Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合,内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目,比如Jupyter、tfserving、Katib、Fairing、Argo等。可以针对机器学习的不同阶段:数据预处理、模型训练、模型预测、服务管理等进行管理。只要安装了k8s,可以在本地、机房、云环境中部署。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下。为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator[1],将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU。这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式
Datainsight(数据挖掘平台):数据挖掘是TBDS产品体系下负责算法开发和应用的模块,DataInsight产品会搭建模型训练、推理平台和应用服务平台,聚焦机器学习场景;产品定位于MLOps,帮助用户建立快速迭代训练和部署的能力,并且利用TBDS多租户权限体系确保资源隔离,让用户能够基于TBDS大数据平台更好的挖掘数据的商业价值。
MindSpore是来自华为的一个新的开源深度学习训练/推理框架,可用于移动、边缘和云场景。
作为 AI 时代的 DevOps,MLOPS 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程,为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 Kubernetes 的应用爆发,企业也积极投身建设基于 Kubernetes 的 AI 平台,充分利用 K8s 生态提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
我们的AI入门课程已经讲过两节了,前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容,第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说,工欲善其事,必先利其器,这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室,并穿插一些小Demo,为后面的AI学习实践做好准备。
Kubeflow项目致力于使机器学习(ML)工作流在Kubernetes环境达到部署简单,可移植且可扩展的目的。Kubeflow的目标不是重新创建其他服务,而是提供一种直接的方式来将机器学习(ML)的同类最佳的开源系统部署到各种Kubernetes环境的基础结构中。Kubeflow项目希望在运行Kubernetes的任何地方,您都应该能够轻松、快速的运行Kubeflow。
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标:
Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集,提供了 Tensorflow, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架,同时构建容器工作流 Argo 的集成,称为 Pipeline。关于其部署,最新版本的本地部署有很多问题,Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的,所以如果不是在 GCP 上部署,会可能碰到各种各样的问题。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决,而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术,使得多机通信效率大幅提升,但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率,仍然是目前公有云厂商亟需解决的
为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。
译者|李建盛 编辑|Emily 背景介绍 Kubeflow 旨在让机器学习能够更加容易、可移植、可扩展的在 Kubernetes 上运行。其目的并不是简单的重新制造一个服务,而是希望提供一个更为直接的开源解决方案。目前 Kubeflow 的 GitHub 仓库所包括的内容有: 一份 JupyterHub ,用于交互式的创建和管理 Jupyter 笔记。 一个 TensorFlow 训练控制器,可以一键设定,配置使用 CPU 和 GPU 以及调整集群的规模。 一个 TF 服务容器。 项目情况 根据其官方的
CNCF 技术监督委员会(TOC)[1]投票接受Kubeflow[2]作为 CNCF 孵化项目。
GPUManager 基于 GPU 驱动封装实现,用户需要对驱动的某些关键接口(如显存分配、cuda thread 创建等)进行封装劫持,在劫持过程中限制用户进程对计算资源的使用,整体方案较为轻量化、性能损耗小,自身只有 5% 的性能损耗,支持同一张卡上容器间 GPU 和显存使用隔离,保证了编码这种算力利用率不高的场景开发者可以共享 GPU,同时在同一块调试时资源不会被抢占。
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌,每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”(2019 InfoWorld Bossie Awards,Best of Open Source Software awards),该奖项评选已经延续了十多年。
要把 Kubeflow 的 Pipeline 用溜了,肯定是需要有自定义 Pipeline 的能力了,所以需要熟悉一下 Pipeline 里的一些概念。
Airflow[1]是一个分布式任务调度框架,可以把具有上下级依赖关系的工作流组装成一个有向无环图[2]; 有向无环图长得就如下一般:
分布式的 XGBoost 可以用 Spark 来跑,当然也支持用其他分布式的方法去跑,比如用 XGBoost Operator,可以很轻松的实现 XGBoost 算法的分布式执行。
冯克环,腾讯云异构计算研发工程师,专注于云上 AI 训练加速相关技术,对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累,目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐,腾讯云网络虚拟化研发工程师,在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作,在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验,目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使
作者薛磊,腾讯高级软件工程师,服务于腾讯星辰算力平台,是Kubeflow的maintainer以及Volcano、 Kubernetes等其他开源项目的贡献者,致力于通过开源项目以及云原生架构改进AI基础架构,提升算法工程师以及整体AI研发的工程效率。
张望,腾讯高级工程师,从事云上 GPU 和分布式训练加速,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 单嘉鑫,字节跳动软件工程师,从事基础架构及开源工作,主要关注在Kubernetes、Serverless、ML 领域。 分布式训练与 Kubeflow 当开发者想要讲深度学习的分布式训练搬上 Kubernetes 集群时,首先想到的往往就是 Kubeflow 社区中形形色色的 operators,如 tf-operator、mpi-operator。 这些服务于各种深度学习训练(Tensor
先解释一个东西:MDLC模型开发生命周期。用来描述一个机器学习模型开发的全过程:从data explore到model deployment。(这词也不是什么专有名词,明显是从PDLC/SDLC拿过来用的)。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
从官网这段介绍可以看出,Kubeflow与Kubernetes是形影不离的。总的来说,Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台,其集成了大量的机器学习工具,比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境,用于超参数调整的 katib,用于 pipeline 工作流控制的 argo workflow等。作为一个“大型工具箱”集合,kubeflow 为机器学习开发者提供了大量可选的工具,同时也为机器学习的工程落地提供了可行性工具。
为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求,灵雀云近日推出了云原生 MLOps 解决方案,帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持,以及通信优化等特点,Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时,它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是,Pycharm 合并了多个库(如 Matplotlib 和 Numpy),帮助开发者探索更多可用选项。
作者:Tom Phelan以及Joel Baxter,BlueData,2019年4月30日
我们首先说一下深度学习在斗鱼的应用场景。斗鱼在深度学习这一块,有两个部门在做这个事,基本上就是分为两大场景,一个是大数据场景,一个是视觉场景。
基于 Lyft 的 Flyte Kubernetes 调度器,FlyteInteractive 连接到 Kubernetes pod 内的 VSCode Server,以访问集群上的资源和大规模数据。
Python环境安装到底要选择Python2.7还是选择python3.6呢?虽然Python2.7在2020年将退出历史舞台,但很多老代码仍旧使用2.7,没办法,这里给大家提供了一种可兼容的工具Anaconda。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么Anaconda是你最好的选择,Anaconda可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。
云原生已成为了云计算行业下一代的标准。目前,除了传统应用与基础架构的云原生化,AI 与大数据也开始拥抱云原生的架构。 腾讯云容器服务基于在云原生领域的技术沉淀,推出模块化,低耦合、高扩展性的云原生 AI 服务,旨在利用云原生的思想和技术,为 AI 场景的数据处理、模型训练、模型上线推理等需求构建弹性可扩展的系统架构的技术,在支持更广泛、多样的用户需求的同时,提高开发、运维和设备的效率。 【腾讯云原生】收集了关于云原生 AI 系列干货文8篇,帮助你更好了解“云原生 AI”,一定要收藏哦! 技术原理 & 实践
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后,安装,安装时选择默认+环境变量
2021年8月 VOL:16 腾小云告诉你最前线的产品新特性 总有一款让你心动~ 云说新品 容器产品新特性 8月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务(Tencent Kubernetes Engine for Edge,简称 TKE Edge)是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 ServiceGroup功能增强:DeploymentGrid 支持查看和管理实例,支持对分布在不同地域的应用
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
官网下载太慢可选用镜像下载,官网下载:Anaconda | Individual Editionwww.anaconda.com/products/individual
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日,GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办,峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域,邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家,为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货,提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上,腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
在你向一些大神请教的时候,他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言,然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的,可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
安装条件,可以在 Kubeflow requirements 找到,具体贴出来,因为版本不同,以及 K8S 一些自定义配置会对部署造成影响。
JupyterLab 是基于 Web 的交互式开发环境,是 Jupyter 下一代的 Notebook 界面。
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一部分,而Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果镜像不存在,Docker会尝试从默认的镜像仓库中下载(默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓库),用户也可以通过配置来使用自定义的镜像仓库,笔者在前面就自定义了镜像仓库。
首先是先安装 Home-brew, 它是一款软件包管理工具,通过它可以很方便的安装/卸载软件工具等,类似于 Linux 下的 apt-get,node 的npm等包管理工具。
如果要将AI嵌入到企业计算系统中,企业必须重新调整其机器学习(ML)开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发,集成,测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成(CI),持续交付(CD)和持续培训(CT)的平台和方法,并详细介绍了如何通过特征存储(Feature Store)执行CI / CD机器学习操作(MLOps)。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
在过去的二十年中,Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天,Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云