Ci bi mu melGis bi ci topp
GitHub Jëf ngir gasoduc ML
Xarala
GUIDE teknik
Kubeflow ak orkestraasioŋu tuyo ML
Kubeflow jumtukaay la bu ubbeeku buy doxal masin di jàng ci Kubernetes, di soppi modelu tàggat ak dugal ci ay pipeline yuñ mëna defaraat, yuñ defaree conteneur.
Déglul tegtal biiIA-nettali · ~2 min
Ci xët wii2 simili jàng
Résumé
Dafa am solo ndax dafay may ekip yi ñu mëna eskale ML ni ñuy eskale losisel cloud bu bees bi.
Plongeur bu xóot
Kubeflow mingi tàmbali ci __AIU_AAR_11_ muy anam wu ñuy doxalee TensorFlow ci Kubernetes, ginaaw ga mu màgg ba nekk platform bu gëna yaatu. Li muy xalaat mooy jéego bu nekk ci liggéeyu ML lu ci melni waajal done, tàggat, jàngat, ak liggéey dafay daw ni cër buñ defaree conteneur ci biir pod Kubernetes. Kubeflow Pipelines (KFP) daf lay may nga fësal jéego yooyu ni graphe acyclic buñ jubal (DAG): node bu nekk nekk na conteneur bu nekk ci boppam, te boor yi dañuy fësal dependence done yi. Ndax Kubernetes mooy yonnee kalendriye, eskalaasioŋ, ak séddale jumtukaay, pipeline mën na laaj GPUs ñu tàggat leen ba noppi bàyyi leen ginaaw ga. Yeneen mbir yu ci bokk ñooy Katib ngir ajuste hyperparametre, KServe ngir joxe model, ak serwëru kaaye. Li ciy baax mooy mën nañu ko defaraat, mën nañu ko yóbbu ci niir yi, ak mëna eskale jéego bu nekk ci boppam.
Doxal ci àdduna dëgg
Jaaykat detaay bi dafay màndargaal benn pipeline Kubeflow ngir jël ay done ci njaay mi, tàggat benn model buy wax luy am, jàngat ko, ba noppi jox benn artfact buñ nangu ci benn sistem buy liggéey.
Laboratoire buy gëstu dafay jëfandikoo Katib ngir méngale test hyperparametre yi ci jëfandikoo ay metric yuñ wax ak ay yamaleg jumtukaay.
Benn ekip dafay enregistre ay done, ay composant, ak ay versioŋu environmaa bi suko defee mu mëna amal lànket ci tàggat modelu njuuj njaaj.
Ab prototype buy tàmbali ci kaaye Kubeflow ak ëmb logique biñ natt ci ay composant pipeline.
Ëlëgu orkestar bu Kubeflow ak ML
Jëfandikukati Kubeflow war nañu tànn xeetu Pipelines yi méngoo, jumtukaayi tàggat, ak boole liggéey, ba noppi natt jëfandikoo gi. Koposaŋ yiñ mëna jëfandikoowaat, kontraa yi leer ci mbiri art, ak jekkal jumtukaay yi dañuy jàppale ekip yi ñu mëna yoriinu liggéey yu jafee def. Yomb ak mëna baamtu mingi aju ci jëfandikoo done yi, environmaa yi ak tabb infrastructure yi; Graafiku pipeline kese mënul garanti njariñ yu noonu mel.
Teg ko ci jëf
Lu tax mu am solo
- Njëgg ak budget. Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
- dogal yu gëna leer. Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
- Xool kalite. Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Moytul
- Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
- Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
- Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Jéego yi ci topp
- Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
- Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
- Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
- Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Weyal di banneexu
Bulletin bu amul fayda
Jàngal xibaar AI bu bes
Ñatti jaar-jaari IA yuñ firndeel bis bu nekk ci ayu-bis bi, ñu bind leen ci Àngle bu leer. Gratis ba fàww, amul yëgle.
Benn email bis bu nekk ci ayu-bis bi. Benn klik nga dindi abonemaa bi. Dunu musa jaay wala séddoo sa adres.
Nattal sa bopp
Take the Kubeflow and ML Pipeline Orchestration quiz
Feedback ci saasi ci bépp tontu, ak sertifikaa buñ mëna séddoo ak ID buñ mëna saytu soo jàllee ci njàng mi.
Jàppale njàngum IA te doo fay. AI Understanding mbootaay la buy def te Yàlla tax — amul yëgle, amul paywall, musul am. Defal ab sarax
Laaj yi ñuy faral di laaj
Luy Kubeflow ak orkestraasioŋu tuyo ML?
Kubeflow jumtukaay la bu ubbeeku buy doxal masin di jàng ci Kubernetes, di soppi modelu tàggat ak dugal ci ay pipeline yuñ mëna defaraat, yuñ defaree conteneur. Dafa am solo ndax dafay may ekip yi ñu mëna eskale ML ni ñuy eskale losisel cloud bu bees bi.
Ban platform la Kubeflow di doxalee ci jàngu masin?
Kubeflow dañu ko tabax ngir doxal ay workflow ML ci Kubernetes, di jëfandikoo ay man-manam ci wàllu kalendriye ak eskalaasioŋ.
Ci Kubeflow Pipelines, naka lañuy faral di defaree jéego bu nekk ci def-liggéey bi?
Bépp jéego ci pipeline bi dafay nekk ci biir benn pod Kubernetes, ak ay dugal ak ay genn ñuy jaar ni ay mbiri art.
Ban jumtukaay la gasoduc Kubeflow di jëfandikoo ngir fësal njub ak dependence yi ci jéego yi?
Pipeline yi dañu leen di joxe ci DAGs, fu node yi di composant yi, edge yi di representé dependence yi ci seen biir.
Ban paccu Kubeflow mooñ jagleel ajustement hiperparametre otomatik?
Katib mooy wàllu Kubeflow ngir gëna baaxal hyperparametre yi ak seetlu architecture neuronal, di doxal test yu bari ci paralel.
Ak KFP caching bi tàmbali, lu tax ñu mëna jëfandikoowaat ab resultaa komponent bu njëkk?
Cache mën na jëfandikoowaat resultaa yi njëkka am. Done yiñ mëna soppi ci biti dañu leen wara soppi ci dugal yiñ topp wala ñu jëfandikoo cache bi dese.
Weyal di jàng
Gid yu jëm ci loolu
Tann nañu yeneen njiit ngir topic bii