Matriz de compatibilidade de Kubeflow

1. Qual versão do Kubernetes é compatível com Kubeflow?
2. O que é o modo compatível com KFP V2?
3. É Kubeflow baseado em Argo?
4. K3s é melhor que os k8s?
5. Kubeflow pode correr sem Kubernetes?
6. O que é um oleoduto Kubeflow?
7. Como os componentes do pipeline do Google Cloud podem ser usados?
8. Quanta carneiro eu preciso para o cluster de Kubernetes?
9. É kubeflow apenas para tensorflow?
10. Kubeflow suporta GPU?
11. É o kubeflow melhor que o mlflow?
12. Qual é a diferença entre Kubeflow e Argo?
13. O que é mlflow vs argo?
14. A produção de K3s está pronta?
15. Por que os K8s são tão difíceis?
16. Os k3s podem usar o docker?
17. Kubeflow parte de Kubernetes?
18. Quem apóia Kubeflow?
19. Qual versão do Docker Kubernetes suporta?
20. É kubeflow apenas para tensorflow?
21. É o kubeflow melhor que o mlflow?
22. Posso correr Kubeflow localmente?
23. Qual é a diferença entre Kubeflow e Kubernetes?
24. O que substituirá Kubernetes?
25. Google possui kubeflow?
26. O Google é um kubeflow?
27. Kubeflow suporta GPU?

Qual versão do Kubernetes é compatível com Kubeflow?

A versão recomendada de Kubernetes é 1.14. Kubeflow foi validado e testado em Kubernetes 1.14. Seu cluster deve executar pelo menos Kubernetes versão 1.11. Kubeflow não funciona em Kubernetes 1.16.

O que é o modo compatível com KFP V2?

O modo compatível com KFP SDK V2 é um recurso no KFP SDK V1. 8. x que permite usar a sintaxe da criação de python V2 no KFP SDK V1, mas compila ao argo de fluxo de trabalho YAML. O modo compatível com V2 é preterido e não deve ser usado.

É Kubeflow baseado em Argo?

Partes de Kubeflow (como Kubeflow Pipelines) são construídas em cima de Argo, mas Argo é construído para orquestrar qualquer tarefa, enquanto Kubeflow se concentra naqueles específicos para o aprendizado de máquina - como rastreamento de experimentos, ajuste de hyperparâmetro e implantação de modelos.

K3s é melhor que os k8s?

K3S é uma versão mais clara do K8, que tem mais extensões e drivers. Assim, enquanto os K8s geralmente leva 10 minutos para serem implantados, os K3s podem executar a API Kubernetes em apenas um minuto, é mais rápida de iniciar e é mais fácil de atualizar automaticamente e aprender.

Kubeflow pode correr sem Kubernetes?

Antes de começar. Trabalhar com Kubeflow Pipelines Standalone requer um cluster de Kubernetes, bem como uma instalação de Kubectl.

O que é um oleoduto Kubeflow?

Kubeflow Pipelines (KFP) é uma plataforma para construir e implantar fluxos de trabalho portáteis e escaláveis ​​de aprendizado de máquina (ML) usando contêineres do docker. O KFP está disponível como um componente central do Kubeflow ou como uma instalação independente. Para começar rapidamente com um exemplo de implantação e uso do KFP, consulte o Guia Quickstart.

Como os componentes do pipeline do Google Cloud podem ser usados?

Você pode usar componentes do pipeline do Google Cloud para executar tarefas ML. Por exemplo, você pode usar esses componentes para concluir o seguinte: Crie um novo conjunto de dados e carregar diferentes tipos de dados no conjunto de dados (imagem, tabular, texto ou vídeo). Exportar dados de um conjunto de dados para armazenamento em nuvem.

Quanta carneiro eu preciso para o cluster de Kubernetes?

Uma configuração mínima de kubernetes de nó mestre é: 4 núcleos de CPU (Intel VT-Capa CPU) 16 GB RAM.

É kubeflow apenas para tensorflow?

Kubeflow não bloqueia você no tensorflow. Seus usuários podem escolher a estrutura de aprendizado de máquina para seus notebooks ou fluxos de trabalho como acharem o ajuste. Hoje, Kubeflow pode orquestrar fluxos de trabalho para contêineres executando muitos tipos diferentes de estruturas de aprendizado de máquina (xgboost, pytorch, etc.).

Kubeflow suporta GPU?

Depois de ativar a GPU, o script Kubeflow Setup instala um pool de GPU padrão com o tipo nvidia-tesla-k80 com escala automática ativada. O código a seguir consome 2 GPUs em uma contêinera. Se o cluster tiver vários pools de nós com diferentes tipos de GPU, você poderá especificar o tipo GPU pelo seguinte código.

É o kubeflow melhor que o mlflow?

Kubeflow garante a reprodutibilidade em maior extensão do que o mlflow porque gerencia a orquestração. Ambiente colaborativo: o rastreamento do experimento está no centro do mlflow. Favoriza a capacidade de desenvolver localmente e rastrear corridas em um arquivo remoto por meio de um processo de registro.

Qual é a diferença entre Kubeflow e Argo?

Diferenças entre Kubeflow e Argo

Kubeflow é uma plataforma Mlops de ponta a ponta para Kubernetes, enquanto Argo é o mecanismo de fluxo de trabalho para Kubernetes. Significado Argo é puramente uma plataforma de orquestração de dutos usada para qualquer tipo de DAGS (e.g. CI/CD).

O que é mlflow vs argo?

Os fluxos de trabalho do Argo permitem definir tarefas como vagens de Kubernetes e executá -las como DAGs. Por outro lado, o MLFlow se concentra nos casos de uso de aprendizado de máquina e não usa nenhum DAGS. O mundo está se movendo em direção à automação. Várias ferramentas e tecnologias agora lidam com a maioria das tarefas que costumavam ser de responsabilidade das equipes técnicas.

A produção de K3s está pronta?

O K3S fornece um cluster Kubernetes pronto para produção de um único binário que pesa menos de 60 MB. Como os K3s são tão leves, é uma ótima opção para executar o Kubernetes na borda em dispositivos IoT, servidores de baixa potência e suas estações de trabalho de desenvolvedor.

Por que os K8s são tão difíceis?

Os principais desafios em Kubernetes giram em torno da arquitetura dinâmica da plataforma. Os contêineres continuam sendo criados e destruídos com base na carga e especificações dos desenvolvedores. Com muitas partes móveis em termos de conceitos, subsistemas, processos, máquinas e código, Kubernetes é propenso a erros.

Os k3s podem usar o docker?

Embora o K3S seja enviado com contêiner, ele pode renunciar a essa instalação e usar uma instalação do Docker existente em vez disso. Todos os componentes K3s incorporados podem ser desligados, dando ao usuário a flexibilidade de instalar seu próprio controlador de entrada, servidor DNS e CNI.

Kubeflow parte de Kubernetes?

Kubeflow é o kit de ferramentas de aprendizado de máquina de código aberto no topo de Kubernetes. Kubeflow traduz etapas em seu fluxo de trabalho de ciência de dados em trabalhos de Kubernetes, fornecendo a interface nativa em nuvem para suas bibliotecas, estruturas, pipelines e notebooks ML ML.

Quem apóia Kubeflow?

Suporte de um provedor de nuvem ou plataforma

Ubuntu canônico. Google Cloud Platform (GCP) IBM Cloud. Microsoft Azure.

Qual versão do Docker Kubernetes suporta?

O tempo de execução do seu contêiner deve suportar pelo menos V1alpha2 da interface de tempo de execução do contêiner. Kubernetes 1.26 padrões para usar V1 da API CRI.

É kubeflow apenas para tensorflow?

Kubeflow não bloqueia você no tensorflow. Seus usuários podem escolher a estrutura de aprendizado de máquina para seus notebooks ou fluxos de trabalho como acharem o ajuste. Hoje, Kubeflow pode orquestrar fluxos de trabalho para contêineres executando muitos tipos diferentes de estruturas de aprendizado de máquina (xgboost, pytorch, etc.).

É o kubeflow melhor que o mlflow?

Kubeflow garante a reprodutibilidade em maior extensão do que o mlflow porque gerencia a orquestração. Ambiente colaborativo: o rastreamento do experimento está no centro do mlflow. Favoriza a capacidade de desenvolver localmente e rastrear corridas em um arquivo remoto por meio de um processo de registro.

Posso correr Kubeflow localmente?

Para instalar e executar o Kubeflow em nossa máquina local, precisaremos de um conjunto de componentes essenciais. Primeiro de tudo, vamos exigir um cluster de Kubernetes, que é onde o serviço Kubeflow será instalado e implantado.

Qual é a diferença entre Kubeflow e Kubernetes?

Kubernetes cuida do gerenciamento de recursos, alocação de empregos e outros problemas operacionais que tradicionalmente consomem muito tempo. Kubeflow permite que os engenheiros se concentrem em escrever algoritmos ML em vez de gerenciar suas operações.

O que substituirá Kubernetes?

Se você deseja um serviço de gerenciamento de contêineres menos complicado que o K8S, considere usar o OpenShift, Rancher ou Docker. Uma plataforma sem servidor, como Fargate ou Cloud Run, simplifica as implantações K8S. Com plataformas gerenciadas de Kubernetes como Amazon EKs e GKE, você não precisa se preocupar com o gerenciamento de infraestrutura.

Google possui kubeflow?

Kubeflow é um projeto iniciado pelo Google e, com o tempo, sofreu muitas suposições. É uma ferramenta complexa que inclui muitos componentes.

O Google é um kubeflow?

Kubeflow no Google Cloud é um kit de ferramentas de código aberto para a construção de sistemas de aprendizado de máquina (ML). Integrada perfeitamente aos serviços do GCP, a Kubeflow permite criar fluxos de trabalho de ML seguros, escaláveis ​​e confiáveis ​​de qualquer complexidade, enquanto reduzem os custos operacionais e o tempo de desenvolvimento.

Kubeflow suporta GPU?

Depois de ativar a GPU, o script Kubeflow Setup instala um pool de GPU padrão com o tipo nvidia-tesla-k80 com escala automática ativada. O código a seguir consome 2 GPUs em uma contêinera. Se o cluster tiver vários pools de nós com diferentes tipos de GPU, você poderá especificar o tipo GPU pelo seguinte código.