Python 是用户在 Kubernetes 上编写机器学习工作流的流行编程语言。
Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署,自然是访问不到 GCP 的,所以根据官网,总结了一些构建 Pipeline 的流程。
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。
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。
Argo是一个开源原生容器工作流引擎用于在Kubernetes上开发和运行应用程序。Argo Workflow流程引擎,可以编排容器流程来执行业务逻辑,在20年4月8日进入CNCF孵化器组。
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。
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。
前面文章介绍过如何通过 Pipeline 来构建工作流,因为 Kubeflow 主要是在机器学习的场景下使用的,那么本文就简单介绍一下怎么构建一个简单 ML 的工作流。
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:
流水线(Pipeline)是把一个重复的过程分解为若干个子过程,使每个子过程与其他子过程并行进行的技术。本文主要介绍了诞生于云原生时代的流水线框架 Argo。
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。
最近,关于数据科学家的工作应该包含哪些,有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的,其中包括了解比较底层的基础设施工具,如 Kubernetes(K8s)和资源管理。本文旨在说明,虽然数据科学家具备全栈知识有好处,但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用,那么即使他们不了解 K8s,依然可以专注于实际的数据科学工作,而不是编写有效的 YAML 文件。
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。
近期组内掌管的资源利用效率不够高,我们正在想办法在混部集群(游戏+离线任务),多跑一些离线任务。平台之前提供过一些大规模机器学习的模块给算法同学使用,效果不错,但是因为交互以及和 K8S 的集成问题,还有就是人力问题,没有做的很好,最近调研了一些 tf-operator,准备底层进行整合,给用户提供更好的机器学习训练的体验。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
在Jenkins中,管道(Pipeline)是一组事件或任务,它们按顺序相互链接。简单来说,Jenkins Pipeline是一个插件组合,支持使用Jenkins集成和实现持续交付管道。管道具有可扩展的自动化服务器,用于通过管道DSL(特定领域语言)“作为代码”创建简单或复杂的交付管道,即将所有子任务进行流水线化。
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。
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:
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。
Kubernetes 领域继续爆炸式增长,本篇文章将会分享一些值得关注的公司的候选名单。
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
内容来源:2018 年 04 月 22 日,才云科技创始人兼CEO张鑫在“全球首发| Kubeflow Meetup 4.22 杭州场,开拓 AI 新视野”进行《从 Google TFX 到 Kubeflow:容器化交付敏捷 AI 平台》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
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。 张望,腾讯高级工程师,从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地。 尽管
Cloudflare 的博客介绍了他们的 MLOps 平台和大规模运行人工智能(AI)部署的最佳实践。包括 WAF 攻击评分、僵尸管理和全球威胁识别在内的 Cloudflare 的产品,都依赖于不断发展的机器学习(ML)模型。这些模型在增强客户保护和支持服务方面都发挥着关键的作用。Cloudflare 在公司全网中提供 ML 方面取得了无与伦比的规模,突出了稳健 ML 培训方法的重要性。
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。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
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
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。
前言:12月19日,在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。
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。
Matt Rickard 是在谷歌从事 Kubernetes 开源工作的开发者,主要负责构建和维护 Kubernetes 开发者工具,例如 minikube 和 skaffold。此外他还作为 Kubeflow 项目的维护者负责机器学习管道方面的工作。
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
CNCF 技术监督委员会(TOC)[1]投票接受Kubeflow[2]作为 CNCF 孵化项目。
----Donald Knuth《结构化编程与go to语句》
前篇博文我们实践了jenkins pipeline的脚本模式,体验到了pipeline的流式构建流程,以及通过bule ocean更清晰的展示了构建的全过程,下面我们就jenkins pipeline相关内容做个全面的了解。
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
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输,同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow(CDF)提供了一种解决方案,可从边缘抓取数据并将其连接到云,并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
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。
| 导语 AutoML是一种能将机器学习模型中特征工程、模型选择、超参选择等问题自动化解决的一种方案,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。而katib是一个基于kubernetes生态、简单且可扩展性强的AutoML的一种开源实现。腾讯内部的太极机器学习平台借鉴了katib的一些设计思想,使得AutoML能力集成到训练平台中。 本文将剖析katib框架,对其基本概念、框架和流程进行简要介绍。 一 、AutoML和katib介绍 AutoML 我们知道,机器学习的本质其实是针对某一种学习模型,搜索
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
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。
编辑 crontest.cron 文件,修改为 5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,59 * * * * python hello.py >> ~/1.txt开始执行定时任务 (注意crontest.cron 文件路径和自己的一致):
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列(观看回放 | 下载讲义) 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
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。
2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。 Google 开源了许多非常有价值的项目比如十分流行的机器学习系统 TensorFlow ,W
在开源和贡献开源方面,Google 一直是行业的典范。2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。
在这个案例中,我将指导你如何使用Python中的爬虫工具来爬取某房产网站的信息。请注意,网站的爬取行为可能受到法律和伦理规定的限制,确保你遵守相关法规和网站的使用条款。
KubeVirt 使你能够在虚拟机上原生使用 Kubernetes。这意味着它们可以连接到使用标准 Kubernetes 方法(如服务、路由、管道等)访问的 吊舱(Pod)网络。应用于虚拟机吊舱的网络策略与应用于应用吊舱的方式相同,它提供一个一致的模型来管理虚拟机到吊舱(或反之)的通信。
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。
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