Kubeflow对顶点AI管道
Kubeflow对顶点AI管道
提问于 2021-12-15 04:21:00
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-16 13:16:48
我工作的团队在过去几个月一直在调查顶点AI并与KubeFlow进行比较。正如您所指出的，顶点AI实验与KubeFlow的实验不一样，顶点的实验只是Tensorboard实例和Vizier超参数整定的接口。
在顶点AI中似乎没有类似于分组流水线的实验。然而，正如机器学习的KubeFlow的作者所指出的，KubeFlow自己的实验跟踪功能非常有限，这就是为什么他们倾向于使用KubeFlow与MLflow一起使用。
我还注意到了其他一些不同之处：
- 低级别访问:作为托管服务的顶点不公开管道步骤运行的实例，而在KubeFlow中，它们是Kubernetes内部的普通旧Pods，因此理论上应该有更低级别的控制。
- 管道注册/管道版本： in KubeFlow，您可以在工具本身中存储管道和跟踪编译管道的版本，以及对更改的描述。在顶点中，没有等价物，您必须将管道对象存储在GCS中(但我认为您最好还是在版本控制系统中跟踪管道代码)。
- 顶点上还不支持计划/循环管道运行。
除此之外，在流水线执行特性中，顶点似乎与KubeFlow处于功能奇偶，最大的优点是不必管理Kubernetes集群。
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-15 12:42:00
实际上，顶点AI是一个执行内置管道的无服务器平台：
Kubeflow管道SDKv1.8.9或TensorFlow扩展v0.30.0或更高。
实际上，几乎所有用于创建的Kubeflow管道在顶点AI中都会运行得很好，您只需考虑您在docs (io、dsl和storge)中已经提到的方面(这是一种常识，因为您不能从磁盘中使用外部文件源)。
所以，基本上就是你运行它的地方。如果使用kubeflow (即import kfp )，开发实际上不会改变。
更新:几乎所有特性都支持实验。只需查看这里：实验-顶点AI -谷歌云平台
一些参考资料：
建立一条管道
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70358400
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