Matrice de compatibilité Kubeflow

1. Quelle version de Kubernetes est compatible avec Kubeflow?
2. Qu'est-ce que le mode compatible KFP V2?
3. Kubeflow est-il basé sur Argo?
4. Est K3S meilleur que K8S?
5. Le kubeflow peut-il fonctionner sans kubernetes?
6. Qu'est-ce qu'un pipeline Kubeflow?
7. Comment utiliser les composants de pipeline Google Cloud?
8. De combien de RAM ai-je besoin pour le cluster Kubernetes?
9. Est Kubeflow uniquement pour Tensorflow?
10. Kubeflow prend-il en charge le GPU?
11. Kubeflow est-il meilleur que mlflow?
12. Quelle est la différence entre Kubeflow et Argo?
13. Qu'est-ce que mlflow vs argo?
14. La production K3S est-elle prête?
15. Pourquoi K8S est-il si dur?
16. Les K3 peuvent-ils utiliser Docker?
17. Fait partie de Kubeflow de Kubernetes?
18. Qui soutient Kubeflow?
19. Quelle version de Docker Kubernetes prend en charge?
20. Est Kubeflow uniquement pour Tensorflow?
21. Kubeflow est-il meilleur que mlflow?
22. Puis-je exécuter Kubeflow localement?
23. Quelle est la différence entre Kubeflow et Kubernetes?
24. Qu'est-ce qui remplacera Kubernetes?
25. Google est-il propriétaire de Kubeflow?
26. Google est-il un kubeflow?
27. Kubeflow prend-il en charge le GPU?

Quelle version de Kubernetes est compatible avec Kubeflow?

La version Kubernetes recommandée est 1.14. Kubeflow a été validé et testé sur Kubernetes 1.14. Votre cluster doit exécuter au moins la version 1 de Kubernetes.11. Kubeflow ne fonctionne pas sur Kubernetes 1.16.

Qu'est-ce que le mode compatible KFP V2?

Le mode compatible SDK V2 KFP est une fonctionnalité dans KFP SDK V1. 8. X qui permet d'utiliser la syntaxe de rédaction de V2 Python dans KFP SDK V1 mais compile à Argo Workflow Yaml. Le mode compatible V2 est obsolète et ne doit pas être utilisé.

Kubeflow est-il basé sur Argo?

Des parties de Kubeflow (comme les pipelines Kubeflow) sont construites sur Argo, mais Argo est conçu pour orchestrer n'importe quelle tâche, tandis que Kubeflow se concentre sur ceux spécifiques à l'apprentissage automatique - tels que le suivi des expériences, le réglage hyperparamètre et le déploiement du modèle.

Est K3S meilleur que K8S?

K3S est une version plus légère de K8, qui a plus d'extensions et de pilotes. Ainsi, alors que K8S prend souvent 10 minutes à déployer, les K3 peuvent exécuter l'API Kubernetes en aussi peu qu'une minute, est plus rapide à démarrer et est plus facile à mettre à jour automatiquement et à apprendre.

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.

Qu'est-ce qu'un 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.

Comment utiliser les composants de pipeline Google Cloud?

Vous pouvez utiliser Google Cloud Pipeline Composants pour effectuer des tâches ML. Par exemple, vous pouvez utiliser ces composants pour compléter les éléments suivants: Créez un nouvel ensemble de données et charger différents types de données dans l'ensemble de données (image, tabulaire, texte ou vidéo). Exporter les données d'un ensemble de données vers le stockage cloud.

De combien de RAM ai-je besoin pour le cluster Kubernetes?

Une configuration minimale du nœud maître de Kubernetes est: 4 cœurs de processeur (processeur compatible Intel VT) 16 Go de RAM.

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.).

Kubeflow prend-il en charge le GPU?

Après avoir activé le GPU, le script de configuration de Kubeflow installe un pool GPU par défaut avec un type Nvidia-Tesla-K80 avec une échelle automatique activée. Le code suivant consomme 2 GPU dans un contenerop. Si le cluster a plusieurs pools de nœuds avec différents types de GPU, vous pouvez spécifier le type GPU par le code suivant.

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 Argo?

Différences entre Kubeflow et Argo

Kubeflow est une plate-forme MLOPS de bout en bout pour Kubernetes, tandis qu'Argo est le moteur de workflow pour Kubernetes. Cela signifie qu'Argo est purement une plate-forme d'orchestration de pipeline utilisée pour tout type de Dags (E.g. CI / CD).

Qu'est-ce que mlflow vs argo?

ARGO Workflows vous permet de définir les tâches comme des gousses de Kubernetes et de les exécuter comme des dags. En revanche, MLFlow se concentre sur les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et n'utilise aucun Dags. Le monde se dirige vers l'automatisation. Divers outils et technologies gèrent désormais la plupart des tâches qui étaient la responsabilité des équipes techniques.

La production K3S est-elle prête?

K3S fournit un cluster Kubernetes prêt pour la production d'un seul binaire qui pèse moins de 60 Mo. Parce que K3S est si léger, c'est une excellente option pour exécuter Kubernetes au bord des appareils IoT, des serveurs de faible puissance et vos postes de travail de développeur.

Pourquoi K8S est-il si dur?

Les principaux défis sur Kubernetes tournent autour de l'architecture dynamique de la plate-forme. Les conteneurs continuent de créer et de détruire en fonction de la charge et des spécifications des développeurs. Avec de nombreuses pièces mobiles en termes de concepts, de sous-systèmes, de processus, de machines et de code, Kubernetes est sujet aux erreurs.

Les K3 peuvent-ils utiliser Docker?

Bien que K3S expédie avec Containerd, il peut renoncer à cette installation et utiliser une installation Docker existante à la place. Tous les composants K3S intégrés peuvent être éteints, donnant à l'utilisateur la flexibilité pour installer son propre contrôleur d'entrée, serveur DNS et CNI.

Fait partie de Kubeflow de 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.

Qui soutient Kubeflow?

Prise en charge d'un cloud ou d'un fournisseur de plate-forme

Ubuntu canonique. Google Cloud Platform (GCP) IBM Cloud. Microsoft Azure.

Quelle version de Docker Kubernetes prend en charge?

Votre runtime de conteneur doit prendre en charge au moins V1ALPHA2 de l'interface d'exécution des conteneurs. Kubernetes 1.26 par défaut en utilisant la v1 de l'API CRI.

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.).

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.

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.

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.

Qu'est-ce qui remplacera Kubernetes?

Si vous voulez un service de gestion des conteneurs moins compliquée que K8S, envisagez d'utiliser OpenShift, Rancher ou Docker. Une plate-forme sans serveur telle que Fargate ou Cloud Exécution simplifie les déploiements K8. Avec des plates-formes Kubernetes gérées comme Amazon EKS et GKE, vous n'avez pas à vous soucier de la gestion des infrastructures.

Google est-il propriétaire de Kubeflow?

Kubeflow est un projet initié par Google et au fil du temps, il a souffert de nombreuses hypothèses. C'est un outil complexe qui comprend beaucoup de composants.

Google est-il un kubeflow?

Kubeflow sur Google Cloud est une boîte à outils open source pour la construction de systèmes d'apprentissage automatique (ML). Intégré de manière transparente aux services GCP Kubeflow vous permet de créer des workflows ML sécurisés, évolutifs et fiables de toute complexité, tout en réduisant les coûts opérationnels et le temps de développement.

Kubeflow prend-il en charge le GPU?

Après avoir activé le GPU, le script de configuration de Kubeflow installe un pool GPU par défaut avec un type Nvidia-Tesla-K80 avec une échelle automatique activée. Le code suivant consomme 2 GPU dans un contenerop. Si le cluster a plusieurs pools de nœuds avec différents types de GPU, vous pouvez spécifier le type GPU par le code suivant.