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。
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。
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。
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。
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
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
(本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师,联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。)
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
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。
项目地址:https://github.com/shikanon/cloudnative-technical-manual
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。
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。
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:
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
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。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时,其应用也逐渐在各个领域发酵,而该工具能调度庞大规模容器集群的能力,也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日,由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示,虽然该项目仅成立5个多月,但是目前在GitHub上,已经有超过3,000名用户收藏该项目,“而在GitHub平台的关注热度,Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中,共依赖三个核心功能,
CNCF 技术监督委员会(TOC)[1]投票接受Kubeflow[2]作为 CNCF 孵化项目。
如果机器上之前安装过 KubeSphere 或者 KubeSphere 版本太高 , 先卸载 KubeSphere,k8s 版本太高有问题,会导致部分 CRD 不能安装
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
腾讯云运营着国内云厂商中最大规模的容器集群,支撑游戏、微信、广告等业务的数十亿计用户。腾讯云企业级容器云平台TKE,弹性容器EKS,以及服务网格Tencent Cloud Mesh,基于成熟的Kubernetes技术和生态,帮助企业实现容器的混合云部署,并为用户提供了开箱即用的云原生服务网络管控平台。
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。
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
拥有 GPU 工作节点对于提高 AI/ML 工作负载的效率至关重要。同时,采用托管的 Kubernetes 方式也会给 GPU 加速带来独特的好处。
2022年3月 VOL:23 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3月上新 腾讯云弹性容器服务EKS 安全稳定的无服务器 Kubernetes 服务 弹性容器服务(Elastic Kubernetes Service,EKS)是腾讯云容器服务推出的无须用户购买节点即可部署工作负载的服务模式。 EKS 支持 HPC 组件 EKS 镜像缓存支持自定义延期销毁 CBS 盘 EKS 资源创建时若当前规格无资源,则支持资源自动升配重试 新增预留券资源概览,
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。
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
在过去的几年间,社区意识到在容器中运行有状态工作负载的价值,而且像 Kubernetes 这样的编排器引入了必要的特性。
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
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。
----Donald Knuth《结构化编程与go to语句》
昨天申请的100张门票已经被抢完了!腾讯云原生再次申请了200张价值350元的门票!先到先得,获取方式见文末。 KubeCon+ CloudNativeCon + Open Source Summit China 2021 —— 年度最顶级的云原生开源技术峰会要来了! 自 2018 年以来,历年的 KubeCon + CloudNativeCon+ Open Source Summit China 汇聚了全球最活跃的开源云原生社区、最先进的技术代表与行业的最佳落地实践,推动云原生计算领域的知识更新和技
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
KubeCon+ CloudNativeCon + Open Source Summit China 2021 —— 年度最顶级的云原生开源技术峰会要来了! 自 2018 年以来,历年的 KubeCon + CloudNativeCon+ Open Source Summit China 汇聚了全球最活跃的开源云原生社区、最先进的技术代表与行业的最佳落地实践,推动云原生计算领域的知识更新和技术进步。 由于疫情的原因,2021年的峰会将采用线上虚拟大会的形式举办,大会专题论坛涵盖云基础设施、人工智能与数
陈 SuperEdge 开发者团队,腾讯云容器中心TKE Edge团队 摘要 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的分布式边缘云容器管理系统,由腾讯云牵头,联合英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线等多家厂商在2020年12月共同发起的边缘计算开源项目,旨在将把 Kubernetes 强大的容器管理能力无缝的扩展到边缘计算和分布式资源管理的场景中,为边缘 IoT,边缘 AI,边缘智慧行业等赋能,推动物联网和数字化的落地。目前已成为 CNCF Sandbox 项目,由 C
Kubernetes简称k8s,是当前主流的容器调度平台,被称为云原生时代的操作系统。在实际项目也经常发现厂商部署了使用k8s进行管理的云原生架构环境,在目前全面上云的趋势,有必要学习在k8s环境的下的一些攻击手法,本文非常适合刚入门或者准备学习云安全方向的安全人员,每个步骤都是亲手复现整理。文中如有错误的地方,还望各位大佬在评论区指正。
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
1、 ioredis 作者 @Luin 宣布该项目已被 Redis 公司收购。太强了,s十年坚持不懈做好自己的项目!十年的坚持有了很好的结果,羡慕的同时值得我们去学习!希望自己在不断努力后也有自己的好项目吧!地址https://github.com/luin
说到NodePort这种 service 类型, 大家应该都很熟悉了,主要是用来给一组 pod 做集群级别的代理,当然也可以通过设置 XX 让他只在特定节点生效。 集群级别的nodeport:
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。
你的书架,由我承包 盆友们,周五啦!来一起搞事情吧! 回血赠书第7期带着Kubernetes书单来啦! 作为云原生环境下非常热门的开源技术,K8s能够帮助我们更好地拥抱云原生,加速创新! 马上进入12月了,趁着最后一个月,跟着博文菌再冲刺一波!学起来! -------------- 本次赠书活动将产生10位同学,可从书单中任选一本带回家,快拉上你的小伙伴们参与进来吧! 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ノ""" 1 《阿里云数字新基建系列:云原生操作系统Kubernetes》 2 《Kuber
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。
机器之心专栏 来源:百度PaddlePaddle PaddlePaddle 是 2016 年 8 月底百度开源的深度学习平台,并且在短时间内迅速引发全球开发热度,成为 Github Pull Request 数量增速极高的开源深度学习平台之一。如今,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。 PaddlePaddle 的迭代速度非常快,同时也广受社区的关注。刚开源的时候,PaddlePaddle 的设计思想是基于 Layer 的设计。后来推出了「v
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。
Apache YuniKorn(Incubating)是一个独立的资源调度程序,旨在将针对大数据工作负载的高级调度功能引入容器化平台。具体可以参考前面的文章《YuniKorn:一个通用的资源调度程序》。
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)。
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蹬蹬蹬蹬!对于“百度 PaddlePaddle 1.0 正式发布”这个话题,你有什么想法呢?
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