在阿里云容器服务上部署Kubeflow服务
Kubeflow致力于利用Kubernetes将机器学习(ML)工作流程的部署变得简单,便携和可扩展。其目标是将机器学习的最佳开源系统部署到各种基础架构中。 可以在运行Kubernetes的任何地方运行Kubeflow。该项目一直在不断的演进和丰富之中,特别是最近加入pipelines和TFX的能力,进一步将Google内部的最佳实践推广到整个社区。
但是Kubeflow的部署对于使用者来说是巨大的挑战,针对这个问题,阿里云容器服务提供了Kubeflow核心组件的运行方案,帮助您在阿里云上玩转Kubeflow。
前提条件
在Linux和Mac OS环境,可以执行
opsys=linux # or darwin, or windows
curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes-sigs/kustomize/releases/latest |
grep browser_download |
grep $opsys |
cut -d '"' -f 4 |
xargs curl -O -L
mv kustomize_*_${opsys}_amd64 /usr/bin/kustomize
chmod u+x /usr/bin/kustomize
在Windows环境,可以下载kustomize_2.0.3_windows_amd64.exe
服务部署
Kubeflow Pipelines Service
Pipelines是Kubeflow社区在2019年带给社区的最大惊喜。和普通的Kubeflow基础服务不同,Kubeflow Pipelines需要依赖于mysql和minio这些有状态服务,也就需要考虑如何持久化和备份数据。对此阿里云容器服务会提供一系列方案,您可以实际情况进行选择: