利用 Minikube 快速測試部署 Kubeflow v0.5

利用 Minikube 快速測試部署 Kubeflow v0.5

  • 本文介紹如何在 Minikube 上運行 Kubeflow v0.5 基本安裝步驟
  • Minikube 會透過虛擬機(VM)運行簡單的單節點 Kubernetes 叢集
  • 文章最後,你將擁有 Minikube 單節點kubernetes 叢集安裝以及Kubeflow的所有默認核心 Components
  • 最後能夠訪問 kubeflow UIs 包含 Jupyter Notebookkatibpipeline
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Kubeflow v0.4.x 部署與概述

Kubeflow v0.4.x 部署與概述

Kubeflow 專案致力於使 ML Workflow 發展更具簡易性、可攜帶性和規模性。 Kubeflow於2017年底正式開源,並於2018年5月發布了首個0.1版本,至今 kubeflow 各項目發展迅速,而我參與 2018 KubeCon Shanghai 聆聽好幾場來自 各大企業與 Google等議程,分享 Kubeflow 導入企業實際應用情境,深刻感受到 kubeflow 在開源社區與貢獻者中重視度,在快速發展下至於1月宣布 Kubeflow 0.4 穩定版本正式發佈。

#此篇主要記錄操作 kubflow v0.4.1 部署與更新概述。

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透過microk8s更輕巧建立單節點kubernetes叢集(含GPU測試)
快速部署 Kubeflow v0.3 容器機器學習平台

快速部署 Kubeflow v0.3 容器機器學習平台

Kubeflow 是由 Google 與相關公司共同發起的開源專案,其目標是利用 Kubernetes 容器平台來簡化機器學習的建置與執行過程,使之更簡單、可重複的攜帶性與可擴展,並提供一套標準的雲原生(Cloud Native)機器學習解決方案,以幫助演算法科學家專注在模型開發本身,而由於 Kubeflow 以 Kubernetes 做基礎,因此只要有 Kubernetes 地方就能夠快速部署並執行。

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透過 Microk8s 快速部署 Kubeflow

透過 Microk8s 快速部署 Kubeflow

此文章將記錄透過安裝 Microk8s ,在本地機器上輕鬆部署 kubernetes 集群,並且透過運行腳本讓 kubeflow 環境一起部署完成。最後您將擁有簡易的單節點 Kubernetes 集群以及在 Pod 中部署為服務的 Kubeflow 的所有默認核心組件。並且能訪問 JupyterHub 筆記本和 Kubeflow Dashboard,進行相關測試。

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