Пошаговое руководство по установке и конфигурированию всех компонентов kubeflow на локальной машине.





Рис. 1. Взаимодействие Kubeflow и Kubernetes | рисунок автора |иконки от Eucalyp



Kubeflow [1] – это созданная Google опенсорсная платформа, на которой разворачивается весь жизненный цикл разрабатываемой модели машинного обучения. Kubeflow представляет собой инструментарий, каждый компонент которого применяется для отработки каждой из стадий жизненного цикла при машинном обучении, а именно: исследования данных, конструирования признаков, преобразования признаков, обучения модели, оценки модели, тонкой настройки модели, предоставления модели и версионирования модели. Главный атрибут kubeflow заключается в том, что он предназначен для работы на базе kubernetes [2]. Таким образом, kubeflow пользуется именно теми преимуществами, которые предоставляет кластер kubernetes, в частности, оркестрацией контейнеров и автомасштабированием.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/714172/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714172