12月初召开的 CNCF KubeCon 中国线上虚拟会议上，我们 VMware 云原生实验室的工程师王方驰和社区合作伙伴做了一个演讲分享：用KFServing加速联邦学习模型的部署。...Kubeflow 的 KFServing 组件为本地推理提供了简单、高效、可插拔和全生命周期的解决方案，完全符合联邦学习的需要。...KubeFATE 是 Linux 基金会的一个开源项目，在 Kubernetes 上提供 FL 的云原生管理，并与 Kubeflow 兼容。...讲座将介绍使用 KFServing 为 KubeFATE 的联邦学习模型提供服务的实践，包括： 1. 简要介绍 Kubeflow、KFServing 和推断服务工作流程 2....联邦学习基础，不同的联邦学习算法类型和用例 3. 演示如何从水平训练的联邦学习模型创建服务
Kubeflow 最初只是 Google 的一个内部项目，用于在 Kubernetes 上运行 TensorFlow 作业；它现在已成为一个开源项目，其贡献者遍布全球。...组件。...10.22 Kubeflow Fairing：Kubeflow 混合云 SDK 深入介绍 Fairing，以及如何使用 Fairing 在混合云环境中构建、训练和部署机器学习的流程 10.29 KFServing...：机器学习模型的服务化部署 深入介绍 KFServing 以及如何使用 KFServing 部署各种框架的模型 11.05 Kubeflow Pipelines: 从数据到模型发布的端到端机器学习工作流...使用 Operator 框架管理和部署 Kubelow 在本次课程中，讲师深入介绍了 Kubeflow 的控制面板，并且讲解了如何通过 Operator 来部署和管理 Kubeflow 组件。
，这里以一个我们自定义的镜像为例： image.png 我们创建了一个test-for-jupyter名字的镜像，配置了一个 tensorflow 的镜像，点击启动，我们可以看到在kubeflow-user-example-com...image.png image.png 在 jupyterlab 环境中开发人员可以很方便的进行算法实验，同时由于运行在云上利用 k8s api甚至可以很方便构建k8s资源，比如通过 kfserving...默认给的几个案例并没有用 volumes 是无法在 kind 中运行起来，这里我们基于 argo workflow 语法自己实现一个 pipeline 基于pipeline构建一个的工作流水 第一步，...持续交付模型，生产环境中的机器学习流水线会向使用新数据进行训练的新模型持续交付预测服务。...基于上述功能描述我们其实可以基于 kubeflow 的 pipeline 和 kfserving 功能轻松实现一个简单的 MLOps 流水线发布流程。
▊《Kubeflow：云计算和机器学习的桥梁》 何金池 等 著 电子书售价：39.5元 2020年08月出版 当前的IT界有两大高速列车，一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算，二是以“Tensorflow...和PyTorch”等为代表的机器学习。...如何使二者结合起来，成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世，有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架，提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。...本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈，包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技术TFJob和PyTorchJob等、超参调优技术Katib、服务发布KFServing，机器学习的...本书结合理论和实战，详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案。最后，展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。 ---- ▼ 点击阅读原文，立刻下单！
KFServing 是 Kubernetes 上，以标准为基础的无服务器推理。 透过配置自动化和自动扩充，可简化 Kubernetes 中的推理服务部署。...如您所见，使用 KFServing 和 Triton ，仅需要大约 30 行，即能在 Kubernetes 中建置可扩充的推理服务。...image: gcr.io/kubeflow-ci/kfserving/bert-transformer:latest resources: limits:...经强化的实时诈骗侦测系统可在 2 毫秒的低延迟范围内运作，相较于无法满足延迟需求的 CPU，改善达 50 倍。 Naver Naver 是南韩顶尖的搜索引擎和因特网服务公司。...使用多个框架（TensorFlow、PyTorch、Caffe 和 TensorRT）会减缓实时导入新 AI 模型的速度。此外，其管理成本高昂。
然而，在大多数情况下，构建模型只占生产ML系统工作的5-10% ! 还有很多其他组件需要考虑——数据接收、数据预处理、模型培训、模型服务和模型监控。 ?...使用这两种服务，用户不必担心提供实例来扩展培训过程，他们还支持托管模型服务。要创建自己的分布式培训系统，请参见下面的—— 分布式训练——TensorFlow支持多种分布式训练策略。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...图形转换工具-图形转换工具删除预测期间未使用的节点，并帮助减少模型大小（例如，在推断期间可以删除批处理规范层）。 重量量化-此方法导致最大尺寸减小。...TensorFlow Extended (TFX)——TFX是是用于部署生产ML管道的端到端平台。TensorFlow服务和Kubernetes可以用来创建一个可扩展的模型服务系统。
陈家豪 腾讯高级软件工程师 演讲主题：利用 KServe(KFServing)加速联邦学习的模型部署 演讲时间：2021年12月9日 13:15-13:50 议题简介：联邦学习 (FL) 是近年来发展最快的机器学习...Kubeflow 的 KFServing 组件为本地推理提供了简单、高效、可插拔和全生命周期的解决方案，完全符合联邦学习的需要。...KubeFATE 是 Linux 基金会的一个开源项目，在 Kubernetes 上提供 FL 的云原生管理，并与 Kubeflow 兼容。...讲座介绍了使用 KFServing 为 KubeFATE 的联邦学习模型提供服务的实践，包括：1.简要介绍 Kubeflow、KFServing 和推断服务工作流程 2.联邦学习基础，不同的联邦学习算法类型和用例...3.演示如何从水平训练的联邦学习模型创建服务。
1 介绍 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...生产环境中，可以使用TFJob等进行分布式训练，基于KFServing等进行在线模型的服务，基于Metadata或TensorBoard进行模型的监控。...Kf内部提供Jupyter笔记本，支持如Tensorflow、Pytorch等流行的深度学习框架。模型训练配置简单，方便进行分布式训练、部署，提升端到端的开发过程。...超参调优：在模型训练中，超参数调优是很关键也很复杂的过程，对模型最终的准确度和性能有很大的影响，手动尝试各种超参数的组合非常浪费时间。...Kf通过Katib来支持自动超参数优化，这种自动优化会节省大量的计算时间，提高模型优化的效率。 持续集成：Kf目前并没有这个方面成型的产品，但是可以通过Pipeline组件来实现。
在未来的版本中可能会有变化。...未来的用户可以使用Kubeflow工具，如fairing（Kubeflow python SDK）来构建容器，并创建Kubernetes资源来训练他们的MindSpore模型。...当训练完成，用户可以使用KFServing来创建和部署服务器进行推理，从而完成机器学习的生命周期。...https://github.com/kubeflow/kfserving 分布式训练是MindSpore关注的另一个领域。...MPI操作器是Kubeflow的核心组件之一，它使Kubernetes上的同步化、全约式分布式训练变得容易。
Tensorflow。...Experimental phase with Kubeflow.png 在实验阶段，我们将基于初始假使来开发模型，并反复测试和更新模型以产生所需的结果： 1、确定我们要ML系统解决的问题； 2、收集和分析训练...超参数调优越多，得到的模型就越好) Production phase with Kubeflow.png 在生产阶段，我们将部署执行以下过程的系统： 1、将数据转换为训练系统所需的格式。...、日志、yaml 的 KFServing 用户界面)，方便调整或重新训练模型....2、根据定义好的组件组成流水线，在流水线中，由输入/输出关系会确定图上的边以及方向。在定义好流水线后，可以通过python中实现好的流水线客户端提交到系统中运行。
训练控制器（Tensorflow Training Controller） TF 服务容器（TF Serving container） 该文档详述在可运行 Kubernetes 的任何环境中运行 kubeflow...谷歌 Kubernetes 引擎 谷歌 Kubernetes 引擎是一个可用于部署容器化应用的托管环境。...这些服务作为配置可以帮助用户在 TensorFlow 中以最低能耗的和便携的方式在不同的环境之间从训练转向服务。可以参考关于这些组件的使用说明。 使用 这部分描述了不同的组件和启动的必要步骤。...我们还提供标准的 docker 图像，可用于在 Jupyter 上训练 TensorFlow 模型。...服务模型 详细指南参见 https://github.com/google/kubeflow/tree/master/components/k8s-model-server，使用内置 TensorFlow
中就是配置难的问题； 以 TensorFlow 为例，TensorFlow 的分布 式学习任务通常会启动多个 PS 和多个worker，而且在 TensorFlow 提供的最佳实 践中，每个 worker...Kubeflow Kubeflow可以很好的管理多机任务，Kubeflow的名字比较简单，为Kubernetes + TensorFlow，是一个机器学习工具包，是运行在K8s之上的一套技术栈，这套技术栈包含了很多组件...Kubeflow组件 Kubeflow提供了众多组件，涵盖了机器学习的方方面面： ?...Central Dashboard：Kubeflow的dashboard看板页面 Metadata：用于跟踪各数据集、作业与模型 Jupyter Notebooks：一个交互式业务IDE编码环境 Frameworks...PyTorch Hyperparameter Tuning：Katib，超参数服务器 Pipelines：一个ML的工作流组件，用于定义复杂的ML工作流 Tools for Serving：提供在上对机器学习模型的部署
Kubeflow 社区积极开发和支持面向 Kubernetes 的 MLOps，为其用户开发和部署流行的框架，包括 TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Apache MXNet 等分布式机器学习...主要组件： Kubeflow 集成了五个半独立的工作组的软件，简化了使用 Kubernetes 原生效率开发和部署机器学习模型的端到端流程。...Manifests Working Group 开发 Kubeflow 的安装过程，包括各个和所有 Kubeflow 组件。...虽然 KServe 是一个独立的项目，但它被纳入 Kubeflow 的安装和测试过程中。KServe 在简化端到端 MLOps 工作流程方面发挥着重要作用，显着简化了在生产中提供机器学习模型的过程。...作为一个由 CNCF 托管的项目，Kubeflow 是一个与其技术利益一致的中立基金会的一部分，也是更大的 Linux 基金会的一部分，该基金会提供治理、营销支持和社区拓展。
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。...从数据采集，验证，到模型训练和服务发布，几乎所有步骤的小组件 Kubeflow 都提供解决方案的组件： ?...的dashboard看板页面 tf-job-operator 深度学习框架引擎，一个基于tensorflow构建的CRD，资源类型kind为TFJob tensorboard tensorflow的训练可视化...TFJob 是将 tensorflow 的分布式架构基于 k8s 构建的一种CRD： Chief 负责协调训练任务 Ps 参数服务器，为模型的参数提供分布式的数据存储 Worker 负责实际训练模型的任务...任务工作流(Workflow)，定义了一个有向无环图描述的流水线，流水线中每一步流程是由容器定义组成的组件。
及其社区的技术栈，包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技术TFJob和PyTorchJob等、超参调优技术Katib、服务发布KFServing、机器学习的Python SDK Fairing...本书结合理论和实战，详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案，并且展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。...统计学中的三要素是模型+策略+算法。对于算法，用原理+示例进行讲解，做到学以致用。对于模型，用表格对比各模型优缺点+适用场景+具体案例，读者可根据场景找到最适合的模型。...的底层基石——虚拟化、OpenStack众多项目中所用到的通用技术，以及OpenStack主要组件及项目的实现，致力于帮助读者形成OpenStack及其各个主要组件与项目的拓扑图。...分布式的、虚拟的云世界中茁壮成长。
Kubeflow Pipelines旨在解决这一问题，为更多的数据科学家和开发人员提供支持，帮助企业克服成为AI的公司中面临的障碍。...“我们现在看到的最大问题之一是，公司现在正在努力建立数据科学家团队，但这是稀缺的资源，除非利用得好，否则就会被浪费，”Sheth说，“我们看到的一个观察结果是，在超过60％的案例中，模型现在从未部署到生产中...Kubeflow Pipelines部分基于并利用来自TensorFlow Extended（TFX）的库，这些库在Google内部用于构建机器学习组件，然后允许各个内部团队的开发人员利用该工作并将其投入生产...今天在alpha版本中推出的还有AI Hub，它建立在今年早些时候推出的机器学习模块TensorFlow Hub之上。AI Hub旨在为有兴趣训练或部署AI模型的人提供一站式服务。...除了提供训练外，AI Hub还将使用来自谷歌的资源，例如流行的TensorFlow嵌入和来自Kaggle的内容，随着时间的推移，谷歌希望AI Hub成为大型生态系统产生的流行模型的地方。
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。...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、服务部署等进行管理。只要安装了k8s，就可以在本地、机房、云环境中任意部署。...TKE 目前已经集成了开源 Kubeflow 提供的部分AI组件，例如 mpi-operator，tf-operator，pytorch-operator，elastic-jupyter-operator...参考如下配置： 注意：验证过的操作系统包括： Ubunut Server 18.04 CentOS 7.8 Tencent Linux 2.4 2、控制台安装 Kubeflow 组件 mpi-operator...基本上模型参数越多，性能提升越明显； 在50G的 VPC 环境下，TACO 可以提供类似 100G RDMA 的训练性能； 最后，我们学习了如何基于 TKE Kubeflow 一步步搭建 TACO-training
我们会分享如何利用 Kubernetes、TensorFlow 等技术打造一个敏捷的机器学习平台，并介绍 Kubeflow 项目的现状与未来。 获取嘉宾演讲视频及PPT，扫一扫下方二维码即可。 ?...TFX数据模块主要分为4个部分，在数据导入后经常还需要对数据进行转化和清洗，但是在TFX中它将其中一些通用的部分给沉淀到平台内作为通用组件，上图展示的组件分别对应数据导入、数据分析、数据转化、数据验证。...Model Evaluation是迭代训练并提升模型性能的交互流程中的重要一环，它的设计目标是评价一个新模型的性能等各项指标。...Why kubeflow 通过上面的介绍，可能有朋友会有疑问，既然有了TensorFlow和Kubernetes以及Docker，通过这些已经能够很好的解决问题，那为什么还需要kubefolw呢？...Kubeflow作为一个新兴的项目其实还远未达到TFX这样的级别，目前kubeflow在整个环节中主要聚焦到上图所示的几个模块，分别是分布式训练、模型验证、模型发布后的可扩展运行。
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...kubeflow介绍 Kubeflow 是 google 开发的包含了机器学习模型开发生命周期的开源平台。...Kubeflow 由一组工具组成，这些工具解决了机器学习生命周期中的每个阶段，例如：数据探索、特征工程、特征转换、模型实验、模型训练、模型评估、模型调整、模型服务和 模型版本控制。...组件设计 Central Dashboard ：主界面 Kubeflow Notebooks：可以安装Jupyter Kubeflow Pipelines:pipeline Katib:超参数调优 Training...：标准组件库 Pipeline 高级主题 复杂条件判断 定期执行pipeline，使用recurring 数据准备和特征准备 2022数据准备工具列表 元数据 ML Metadata 使用TFjob训练机器学习模型
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