Installez Kubeflow à l'aide de Terraform

1. Quel service nous pouvons utiliser pour configurer Kubeflow sur AWS?
2. Le kubeflow peut-il fonctionner sans kubernetes?
3. Puis-je gérer les ressources K8 en utilisant Terraform?
4. Terraform utilise-t-il EksCTL?
5. Comment installer et lancer Kubeflow sur ma machine locale?
6. Kubeflow est-il meilleur que mlflow?
7. Quelle est la différence entre Kubeflow et Kubernetes?
8. Kubeflow et Kubernetes sont-ils identiques?
9. Quel outil est utilisé dans AWS CLI pour créer et gérer le cluster Kubernetes dans AWS?
10. Quel service est utilisé pour exécuter des applications conteneurisées sur AWS EKS?
11. Lequel des services AWS suivants pouvez-vous utiliser pour vous connecter de la première à AWS?
12. Kubeflow est-il meilleur que mlflow?

Quel service nous pouvons utiliser pour configurer Kubeflow sur AWS?

Vous pouvez utiliser AWS Cloud9, un environnement de développement intégré basé sur le cloud (IDE) pour la configuration du cluster Kubernetes.

Le kubeflow peut-il fonctionner sans kubernetes?

Avant de commencer. Travailler avec les pipelines Kubeflow autonome nécessite un cluster Kubernetes ainsi qu'une installation de kubectl.

Puis-je gérer les ressources K8 en utilisant Terraform?

Kubernetes (K8S) est un planificateur de charge de travail open source en mettant l'accent sur les applications conteneurisées. Vous pouvez utiliser le fournisseur Terraform Kubernetes pour interagir avec les ressources prises en charge par Kubernetes.

Terraform utilise-t-il EksCTL?

Vous pouvez utiliser l'utilitaire de ligne de commande EKSCTL. Vous pouvez définir le cluster comme utilisant du code avec un outil tel que Terraform.

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.

Kubeflow est-il meilleur que mlflow?

Kubeflow assure la reproductibilité dans une plus grande mesure que MLFlow car il gère l'orchestration. Environnement collaboratif: le suivi des expériences est au cœur de MLFlow. Il favorise la possibilité de se développer localement et de suivre des exécutions dans une archive distante via un processus de journalisation.

Quelle est la différence entre Kubeflow et Kubernetes?

Kubernetes s'occupe de la gestion des ressources, de l'allocation des emplois et d'autres problèmes opérationnels qui ont traditionnellement pris du temps. Kubeflow permet aux ingénieurs de se concentrer sur l'écriture d'algorithmes ML au lieu de gérer leurs opérations.

Kubeflow et Kubernetes sont-ils identiques?

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.

Quel outil est utilisé dans AWS CLI pour créer et gérer le cluster Kubernetes dans AWS?

Kops, abréviation des opérations de Kubernetes, est un ensemble d'outils pour installer, exploiter et supprimer des clusters Kubernetes dans le cloud. Une mise à niveau roulante d'une ancienne version de Kubernetes vers une nouvelle version peut également être effectuée. Il gère également les modules complémentaires de cluster.

Quel service est utilisé pour exécuter des applications conteneurisées sur AWS EKS?

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) est un service d'orchestration de conteneurs entièrement géré qui fournit le moyen le plus sécurisé, fiable et évolutif d'exécuter des applications conteneurisées.

Lequel des services AWS suivants pouvez-vous utiliser pour vous connecter de la première à AWS?

Passerelle de stockage AWS

La passerelle de stockage vous permet de connecter et d'étendre vos applications sur site à AWS Storage.

Kubeflow est-il meilleur que mlflow?

Kubeflow assure la reproductibilité dans une plus grande mesure que MLFlow car il gère l'orchestration. Environnement collaboratif: le suivi des expériences est au cœur de MLFlow. Il favorise la possibilité de se développer localement et de suivre des exécutions dans une archive distante via un processus de journalisation.