Кубефлоу - Kubeflow

Кубефлоу
Kubeflow-logo.png
ӘзірлеушілерGoogle
Бастапқы шығарылым2018 жылғы 28 наурыз; 2 жыл бұрын (2018-03-28)
Тұрақты шығарылым
1.1[1] / 31 шілде 2020 ж; 4 ай бұрын (2020-07-31)
Репозиторийgithub.com/ куб/ куб
ПлатформаLinux, Windows, MacOS
ЛицензияApache лицензиясы 2.0
Веб-сайтwww.kubeflow.org

Кубефлоу Бұл Тегін және ашық көзі күрделі жұмыс ағындарын ұйымдастыруға арналған машиналық оқыту құбырларын пайдалануға мүмкіндік беретін машиналық оқыту платформасы Кубернет (мысалы, деректерді өңдеу, содан кейін пайдалану TensorFlow немесе PyTorch моделін оқыту және орналастыру TensorFlow қызмет етуі ). Kubeflow TensorFlow Extended деп аталатын TensorFlow модельдерін орналастырудың Google-дің ішкі әдісіне негізделген.[2]

Kubeflow шолу

Кубефлоу - бұл жүгіруді жүзеге асыруға арналған ақысыз және ашық жоба Машиналық оқыту жұмыс процестері Кубернетесте кластерлер қарапайым және үйлестірілген. Бұл Бұлт-жергілікті Машиналық оқытуды қолдану негіздері ыдысқа салынған Кубернетестегі орталар. Kubeflow-ті интеграциялау және Kubernetes-ті кеңейту үздіксіз болды және Kubeflow Kubernetes жұмыс істейтін барлық жерде жұмыс істеуге арналған:[3] жергілікті, GCP, AWS, Көгілдір және т.б.

Kubeflow ішкі Google жобасы ретінде басталды[4] жүгірудің қарапайым және қарапайым тәсілі ретінде TensorFlow TernorFlow Extended негізіндегі Кубернетестегі жұмыс құбыр. Google ашық көзі бар инженерлер Дэвид Арончик, Джереми Льюи және Вишну Каннан Кубефлоу жобасының негізін қалаушы және Kubecon-да алғашқы шыққаннан кейін [5] сияқты компаниялар Google, Аррикто, Cisco, IBM, Қызыл қалпақ, CoreOS және CaiCloud көпшілік алдында үлес қоса бастады GitHub шығару тақтасы.

Кубефлоу дегеніміз не?

Кубефлоу өзінің негізінде «ұшты-ұшты» ұсынады ML стегі күрделі жүйелерді орналастыру, масштабтау және басқару тәсілі ретінде Кубернетке құруға арналған оркестрлік құралдар.[6] Жүгіру сияқты ерекшеліктер JupyterHub Бір уақытта бірнеше пайдаланушыға жобаға үлес қосуға мүмкіндік беретін серверлер Кубефлоудың баға жетпес байлығына айналды. Жобаны егжей-тегжейлі басқару және аталған жобаны терең бақылау / талдау Кубефлоудағы маңызды атрибуттар болып табылады.

Деректер ғалымдары және инженерлер енді сегменттелген қадамдардан тұратын толық құбырды дамыта алады. Кубефлоудағы бұл сегменттелген қадамдар еркін байланыстырылған ML құбырының компоненттері, бұл басқа құрылымдар үшін маңызды емес, құбырларды басқа жұмыс орындары үшін оңай қайта пайдалануға және өзгертуге мүмкіндік береді. Бұл қосымша икемділік әрбір нақты пайдалану жағдайлары үшін жаңа деректер құбырын жасау үшін қажет болатын есепсіз жұмыс күшін үнемдеуге мүмкіндік береді. Осы процесс арқылы Кубефлоу Кубернетесті орналастыруды жеңілдетуге бағытталған, сонымен бірге портативтілік пен масштабталудың болашақ қажеттіліктерін ескереді.

Кубефлоу жол картасы

Kubeflow 1.0 көпшілікке 2020 жылдың 26 ​​ақпанында Kubeflow блогы арқылы жарияланды.[7] 1.0 шығарылымы жалпыға қол жетімді GitHub репозиторийі арқылы қол жетімді.[8] Дәлірек айтқанда, Kubeflow 1.0 келесі негізгі Kubeflow компоненттерін тұрақтандыруға бағытталған: Kubeflow интерфейсі - орталық бақылау тақтасы, Jupyter ноутбугінің контроллері және веб-бағдарлама, Tensorflow операторы (TFJob) және PyTorch операторы, тарату үшін оқыту, kfctl орналастыру және жаңарту үшін, профиль контроллері және UI көп қолданушыны басқару.

Kubeflow 1.1 Kubeflow блогы арқылы 2020 жылы 30 маусымда шығарылды. [9] және жалпыға қол жетімді GitHub репозиторийі арқылы қол жетімді.[10] Шығарылымның басты бағыты ноутбуктарды автоматтандыруды Fairing және Kale, MXNet және XGBoost таратылған оқыту операторлары мен көп қолданушы құбыр желілерімен жеңілдету болды.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Kubeflow 1.1 ML Workflow өнімділігін, оқшаулау және қауіпсіздікті және GitOps жақсартады, 2020-07-31, алынды 2020-08-16
  2. ^ «Кубефлоу». Кубефлоу. Алынған 2019-06-18.
  3. ^ «Кубефлоу - Кубернетке арналған құрастырылатын, портативті, кеңейтілетін ML стегі». kubernetes.io. Алынған 2020-01-09.
  4. ^ «Кубефлоу». Кубефлоу. Алынған 2020-01-09.
  5. ^ Хот-ит немесе жоқ - Кубернетпен бірге [I] - Виш Каннан мен Дэвид Арончик, Google, алынды 2019-12-20
  6. ^ https://www.slideshare.net/jwiegelmann/endtoend-machine-learning-stack
  7. ^ https://medium.com/kubeflow/kubeflow-1-0-cloud-native-ml-for-everyone-a3950202751
  8. ^ https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/tag/v1.0
  9. ^ https://blog.kubeflow.org/release/official/2020/07/31/kubeflow-1.1-blog-post.html
  10. ^ https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/tag/v1.1.0

Сыртқы сілтемелер