Installer des pipelines Kubeflow

1. Comment installer et lancer Kubeflow sur ma machine locale?
2. Puis-je exécuter Kubeflow localement?
3. Puis-je installer Kubeflow sur Windows?
4. Comment puis-je me connecter à Kubeflow?
5. Qu'est-ce que le pipeline Kubeflow?
6. Est Kubeflow uniquement pour Tensorflow?
7. Comment Kubeflow fonctionne-t-il avec Kubernetes?
8. Qu'est-ce qu'un pipeline Mlops?

Comment installer et lancer Kubeflow sur ma machine locale?

Configuration de l'accès à l'instance WSL

kube / config . Modifiez le fichier copié en modifiant l'URL du serveur à partir de https: // localhost: 6443 vers l'IP de votre instance WSL (IP addr show dev eth0) (par exemple, https: // 192.168.170.170: 6443 .) Exécutez Kubectl dans un terminal Windows.

Puis-je exécuter Kubeflow localement?

Pour installer et exécuter Kubeflow sur notre machine locale, nous aurons besoin d'un ensemble de composants essentiels. Tout d'abord, nous allons avoir besoin d'un cluster Kubernetes qui est l'endroit où le service Kubeflow sera installé et déployé.

Puis-je installer Kubeflow sur Windows?

Dans cette vidéo, nous installons Kubeflow sur une machine virtuelle Cloud et accédons au tableau de bord Kubeflow localement. Cela peut être fait de la même manière sur Windows, MacOS ou Ubuntu.

Comment puis-je me connecter à Kubeflow?

Vous pouvez accéder à KubeFlow via Kubectl et Forwarding de port comme suit: Installez Kubectl Si vous ne l'avez pas déjà fait: Si vous utilisez KubeFlow sur GCP, exécutez la commande suivante sur la ligne de commande: les composants gcloud Installer Kubectl . Alternativement, suivez le guide d'installation de Kubectl.

Qu'est-ce que le pipeline Kubeflow?

Kubeflow Pipelines (KFP) est une plate-forme pour construire et déployer des workflows portables et évolutifs (ML) en utilisant des conteneurs Docker. KFP est disponible en tant que composant central de Kubeflow ou comme une installation autonome. Pour commencer rapidement avec un déploiement KFP et un exemple d'utilisation, consultez le guide QuickStart.

Est Kubeflow uniquement pour Tensorflow?

Kubeflow ne vous enferme pas dans TensorFlow. Vos utilisateurs peuvent choisir le cadre d'apprentissage automatique pour leurs cahiers ou workflows comme ils le souhaitent. Aujourd'hui, Kubeflow peut orchestrer des workflows pour les conteneurs exécutant de nombreux types de cadres d'apprentissage automatique (xgboost, pytorch, etc.).

Comment Kubeflow fonctionne-t-il avec Kubernetes?

Kubeflow est la boîte à outils d'apprentissage automatique open source au-dessus de Kubernetes. Kubeflow traduit les étapes de votre flux de travail de science des données dans des travaux de Kubernetes, fournissant l'interface native du cloud pour vos bibliothèques, frameworks, pipelines et cahiers ML.

Qu'est-ce qu'un pipeline Mlops?

MLOPS se concentre sur la rationalisation du processus de déploiement de modèles d'apprentissage automatique à la production, puis de les maintenir et de les surveiller. MLOPS est une fonction collaborative, souvent composée de scientifiques des données, d'ingénieurs ML et d'ingénieurs DevOps.