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Kubeflow更新升级到0.4.1

Kubeflow是面向Kubernetes集群基础设施的机器学习服务组件。kubeflow采用ksonnet进行软件包管理和部署的,与其它的应用采用Helm的机制有较大的不同。从2018年设立至今,kubeflow项目发展迅速...

Kubeflow 入门——为 Kubernetes 打造的组件化、可移植、可扩展的机器学习堆栈

【编者的话】本文来自 Kubeflow 项目的产品经理 David Aronchick 和首席工程师 Jeremy Lewi,主要讲了他们新的开源项目——Kubeflow 的一些入门知识,Kubeflow 致力于使 Kubernetes 上的机器...

使用Argo CD实现Kubeflow的GitOps

使用Argo CD实现Kubeflow的GitOps 原文:https://www.kubeflow.org/docs/use-cases/gitops-for-kubeflow/ 本指南将描述如何使用使用Argo CD实现Kubeflow-面向Kubernetes集群的机器学习框架的...

Kubeflow镜像的快速下载(V0.3.3)

Kubeflow是一个面向Kubernetes集群运行的机器学习框架。要想使用得先想办法把镜像搬到自己的环境里来。 目前版本0.3.3的容器镜像已经搬回来,可以使用下面的脚本来从Aliyun的镜像服务站下载:...

Kubeflow 使用指南

Kubeflow 使用指南 本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。 本文地址 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1808582,By openthings,2018.05...

Kubeflow-机器学习工作流框架

https://github.com/kubeflow/kubeflow Kubeflow The Kubeflow project is dedicated to making deployments of machine learning (ML) workflows on Kubernetes simple, portable and scala...

AirFlow/NiFi/MLFlow/KubeFlow进展

大数据分析中,进行流程化的批处理是必不可少的。传统的大数据处理大部分是基于关系数据库系统,难以实现大规模扩展;主流的基于Hadoop/Spark体系总体性能较强,但使用复杂、扩展能力弱。大数...

Kubeflow 快速入门

机器学习笔记,https://feisky.xyz/machine-learning/ https://kairen.github.io/2018/03/21/kubernetes/k8s-federation/ Kubeflow 快速入门 Kubeflow 是 Google 发布的用于在 Kubernetes 集...

Kubeflow等镜像部署到集群多节点

为了将Kubeflow(https://github.com/kubeflow/kubeflow)/Kubernetes等镜像放到本地集群部署或者更新,需要一系列的操作。如果集群的多个节点同时访问外部镜像服务,将带来较大的并发网络流...

PyTorch支持Kubernetes集群

PyTorch 支持Kubernetes集群 Pytorchs是另外一个开源的深度学习软件包,Pytorch可以在Kubernetes之中运行。该POC基于 TFJob operator,目前还处于概念验证阶段。 参考: Kubeflow 使用指南,...

2018/05/24 10:46
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Kubernetes Python API快速入门

Kubernetes Python API 快速入门 Kubernetes提供了多种语言的客户端SDK, 其中Python API可以使用python语言来操纵集群,实现管理的自动化,非常方便、功能强大。 官方网站,https://github....

基于Kubernetes的机器学习系统

基于Kubernetes的机器学习系统 基于Kubernetes搭建机器学习系统,将可以利用大型集群管理和微服务架构实现大规模、生产级的训练、研究和应用机器学习系统,Nvidia的 HGX超级机器学习平台 也基...

2018/06/02 06:33
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为JupyterHub自定义Notebook Images

JupyterHub已经成为数据探索的最佳工具,而且可以在Kubernetes中运行,提供托管的、可伸缩的数据分析环境。JupyterHub可以为每个用户创建独立的运行环境,在单机环境下运行在不同的Anaconda环...

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s 运行PyTorch可以直接逻辑运行、容器中运行、KubeFlow中运行以及基于JupyterHub(独立运行或运行在K8s之上)等多种模式。这里介绍运行在K8s上基于J...

快速运行TensorFlow的6种方式

这里将介绍几种可以在隔离环境中运行TensorFlow的方式,包括:Anaconda、Docker、Jupyter、Kubernetes POD、Kubeflow、Spark DL on MLlib,将更容易管理和扩展到集群中运行。...

Kubernetes集成TensorFlow服务

Kubernetes集成TensorFlow服务 TensorFlow可以裸机运行、基于Virtualenv、Anaconda运行,在Docker中运行。把TensorFlow运行于Kubernetes之中,可以利用Kubernetes的强大容器管理和编排能力,...

Kubernetes-2018干货盘点

毫无疑问,Kubernetes在2018年是个丰收年,不仅本身取得了重大的进步,也让使用它的人获益匪浅。 2018年,我跟随着Kubernetes社区,将其升级到了1.13.2版本,推动将GIS服务器第一次迁移到Kub...

PyTorch快速开始-Notebook with JupyterHub on K8s

在Kubernetes上的JupyterHub,通过Notebook快速运行PyTorch例程,测试镜像是否可用。 1、快速安装 在我的镜像中,已经将PyTorch、TorchVision打包到JupyterHub for K8s的Notebook镜像中,可以...

深度学习框架的发展与展望(2019.3)

机器学习算法发展比较迅速,但为了能够实现工程化的规模化应用,还需要稳定的框架和一致的流程的支持。 目前的机器学习算法主要分为两类,即深度学习与传统的机器学习。传统的机器学习如随机...

Spark机器学习工具链-MLflow简介

Spark机器学习工具链-MLflow简介 本文翻译自 https://github.com/openthings/mlflow 本文地址 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1825638, by openthings, 2018.06.07. 参考: mlflow...

2018/06/07 07:40
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