TRAINER_IMAGE_NAME:$TAG_NAME', 'gcr.io/$PROJECT_ID/$_BASE_IMAGE_NAME:$TAG_NAME'] 所以基本上我要做的就是写一个bash脚本，它包含所有的变量，当我推入云构建时，任何时候都会自动触发这些更改。
浏览 28提问于2020-09-07得票数 0
目前，我试图在本地jupyterlab服务器上使用kubeflow kale jupyter扩展，而没有安装Kubernetes和kubeflow，并试图在GCP AI管道服务器或任何其他Cloud管道服务器上运行我的代码管道我可以通过kubeflow管线SDK(因为它有添加主机名详细信息的功能)来完成这个任务。但是，当试图通过库贝弗-卡莱扩展来实现时，它不起作用。如我所知，我们需要提供Kubeflow管道<
浏览 0提问于2020-09-07得票数 2
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几周来，我一直在阅读ML在生产中的不同方法。我决定测试Kubeflow，并决定在GCP上测试它。我开始使用Kubeflow官方网站(这里是https://www.kubeflow.org/docs/gke/)上的guiidline在GCP上部署kubeflow。我遇到了很多问题，很难解决。我开始寻找一种更好的方法，我注意到GCP AI platform现在只需几个简单的步骤就可以部署<
浏览 51提问于2021-01-09得票数 1
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我们正在使用一个托管Kubeflow Pipeline (KFP)实例，它是用GCP的AI Platform Pipeline创建的，还有一个托管MySQL实例，是用Cloud SQL创建的。我们还使用Cloud Build来构建和运行我们的KFP管道。我们想要添加一个云构建步骤，在KFP管道运行完成后，运行一个脚本，该脚本使用MLMD API来查询该管道运行的元数据。我们有一个MLMD脚本，当在GCP VM上手动运行时，它可以成功地
浏览 33提问于2021-02-18得票数 0
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作为连续部署的一部分，我试图在kubeflow集群上运行Google构建的Kubeflow管道。
我已经创建了一个服务帐户，并允许访问GCS桶。在Kubeflow管道中，我将服务帐户的用户-gcp应用于所有管道步骤。管道的第一步是在kubeflow命名空间中启动katib实验。然而，实验失败的理由如下。流程如下:云构建触发一个p
浏览 5提问于2020-07-25得票数 0
我正在寻找使用Azure DevOps为GCP BigQuery创建CI/CD管道的最佳方法。我需要Azure Devops中的存储库，并在GCP中自动将CI和CD添加到我们的开发/QA和生产环境中。另外，如何在Azure DevOps中为GCP主分支代码设置自动构建？有没有办法集成BigQuery和Azure Devops存储库？我们必须使用
浏览 17提问于2021-06-23得票数 0
我正在使用Kubeflow Pipeline (KFP)在us-central1以外的地区使用GCP构建和部署ML模型。我可以在管道中使用KFP的train容器，因为有一个region参数，我可以在其中传递我的区域。有没有人可以用源码或举例说明一下方
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
我正在尝试通过应用程序管理器在GCP中安装的MiniKF中运行XGBoost example pipline。我有一个免费的帐户，有免费的积分，显然这个帐户的最大CPU数是8。MiniKF已经安装，其他示例管道运行没有问题。然而，当我尝试运行XGBoost管道时，我得到了一个错误，' CPUs‘和'CPUS_ALL_REGIONS’的配额超过了(需要12个CPU)。源代码：https://github.com/kubeflow</
浏览 16提问于2020-04-13得票数 0
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我遵循在GCP上构建kubeflow。在设置这些secretName和secretMountPath之后。kustomize edit add configmap mnist-map-training --from-literal=secretName=user-gcp-sa我发现了一个错误：
错误:在var '{GOO
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
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我正在探索Kubeflow作为部署和连接典型ML管道的各种组件的一种选择。我使用坞容器作为Kubeflow组件，到目前为止，我还无法成功地使用ContainerOp.file_outputs对象在组件之间传递结果。这就是我试图在管道python代码中声明这一点的方式：import kfp.gcp as gcp
@dsl.pipeline(name='kubeflow<
浏览 1提问于2019-09-28得票数 7
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我有一个现有的TFX管道，我想用重写它。
现有的管道正在使用许多，如ExampleValidator。在检查KubeFlow SDK时，我看到一个，但没有像TFX这样的现有预构建组件。TFX是否与KubeFlow标准组件等效？
浏览 2提问于2021-11-08得票数 0
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我试图运行Kubeflow管道与新的顶点AI上的GCP。
以前，在Kubeflow管道中，我可以使用dsl.RUN_ID_PLACEHOLDER或{{workflow.uid}}在管道中使用运行ID。至少在我使用Kubeflow管道和Kubeflow管道UI时，这就是它的工作方式。但是，当我试图以类似于我在顶点AI管道<
浏览 6提问于2021-07-12得票数 3
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我正在探索VertexAI管道，并理解它是人工智能平台管道的一个管理替代方案(在这里，您必须部署一个GKE集群才能运行Kubeflow管道)。我不清楚的是，VertexAI是否会根据负载自动调整集群。在对的回答中，提到对于使用GCP资源的管道步骤，如Dataflow等，自动标度将被自动完成。在google文档中提到，对于组件，可以使用，如CPU_LIMIT GPU_LIMIT等。我的问题是，这些限制
浏览 5提问于2021-08-06得票数 3
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我正在学习GCP，遇到了Kuberflow和。我能找到的唯一不同之处是Kuberflow部署和监视机器学习模型。我说的对吗？在管理机器学习模型方面，Kubeflow有什么帮助，比Composer好吗？
谢谢
浏览 9提问于2020-03-17得票数 5
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我正尝试在GCP中运行我的第一个kubeflow管道。这基本上是从BigQuery数据帧中摄取数据，然后将其发送到dataset，管道中的下一个组件在该数据集中提取数据集并在PyMC模型中运行该数据。是否有人成功地将GCP数据集转换成熊猫数据集？
浏览 2提问于2022-10-18得票数 0
我跟随在GCP创建一个Kubeflow管道。第一次起作用后，我删除了教程中描述的所有内容，并尝试再次创建。创建了管道，并且它的状态是可以的，但是当我单击打开管道仪表板时会得到以下错误。
浏览 1提问于2020-05-19得票数 0
我们正在寻找一种管理多个服务器、集群和数据科学管道的解决方案。我喜欢kedro，但不确定在使用kedro时管理所有这些的最佳选择是什么。总之，我们正在寻找最好的解决方案来管理多个模型、任务和管道，在不同的服务器和可能的星火集群中。我们目前的选择是：
AWS作为我们的数据仓库和数据库，用于管理服务器、集群和任务。我不认为databricks的笔记本是构建管道和协同工作的好解决方案，所以我想将kedro连接到databricks (好吗？)使用databricks来调度kedro
浏览 5提问于2020-11-20得票数 5
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当我试图使用存储在GoogleContainerRegistry中的Docker映像的组件在minikube上运行kubeflow管道时，我得到了ImagePullBackOff错误。在定义管道时，我使用use_gcp_secret方法根据使用注册凭证。='user-gcp-sa'))
为了建立码头形象，我跟踪了。但是，在通过create_run_from_pipeline_func方法运行<em
浏览 7提问于2022-08-20得票数 0
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📷
我不能使用AI中心资产在GCP上创建一个实例。在使用“在GCP中打开”和“下载”时，会发生500错误。(例如资产名称是“使用Kubeflow整流罩构建、培训和部署XGBoost模型”)，我退出了GCP并再次登录，但是错误并没有消失。我如何解决这个问题？非常感激的帮助。谢谢
浏览 0提问于2020-12-21得票数 0
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我使用python命令在Kubeflow上运行管道，如下所示：它在Kubeflow管道上创建了一个作业，我希望能够使用python访问有关管道不同步骤的信息。job.get({step_name}).get_custom_properties({property_name})
我可以通过<
浏览 7提问于2022-03-18得票数 1
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