KUBEFLOW AWS GITHUB

1. Apa itu AWS Kubeflow?
2. Bolehkah anda menggunakan GitHub di AWS?
3. Bagaimana saya menyambungkan AWS ke github?
4. Perkhidmatan mana yang boleh kita gunakan untuk menyiapkan Kubeflow pada AWS?
5. Adakah Kubeflow berfungsi pada AWS?
6. Adakah kubeflow lebih baik daripada mlflow?
7. Adakah github di Azure atau AWS?
8. Adakah sagemaker menggunakan kubeflow?
9. Perkhidmatan AWS mana yang boleh digunakan untuk mengautomasikan penggunaan kod?
10. Apa yang digunakan Kubeflow?
11. Mengapa kita memerlukan Kubeflow?
12. Apakah perbezaan antara Kubeflow dan Kubernetes?
13. Mengapa saya mesti menggunakan Kubeflow?
14. Bolehkah saya menggunakan Kubeflow secara percuma?
15. Adakah Kubeflow hanya untuk Tensorflow?
16. Adakah Kubeflow memerlukan kubernet?

Apa itu AWS Kubeflow?

AWS baru -baru ini melancarkan Kubeflow v1. 4 Sebagai sebahagian daripada pengedaran Kubeflow sendiri (dipanggil Kubeflow on AWS), yang menyelaraskan tugas sains data dan membantu membina sistem ML yang sangat dipercayai, selamat, mudah alih, dan berskala dengan overhead operasi yang dikurangkan melalui integrasi dengan perkhidmatan terurus AWS.

Bolehkah anda menggunakan GitHub di AWS?

Ia menyediakan platform bersepadu untuk integrasi dan pembangunan berterusan, aliran kerja bukan linear untuk kerjasama, dan pemantauan dan pengauditan yang mendalam untuk pentadbir. Dengan menggunakan Github Enterprise di AWS, anda boleh memanfaatkan infrastruktur yang boleh dikonfigurasikan untuk tugas pengekodan dan penempatan anda.

Bagaimana saya menyambungkan AWS ke github?

Buat sambungan ke GitHub (Konsol) masuk ke Konsol Pengurusan AWS, dan buka Konsol Alat Pemaju di https: // konsol.AWS.Amazon.com/codesuite/tetapan/sambungan . Pilih Tetapan > Sambungan, dan kemudian pilih Buat Sambungan.

Perkhidmatan mana yang boleh kita gunakan untuk menyiapkan Kubeflow pada AWS?

Anda boleh memilih untuk menyediakan AWS CLI v2 atau masih v1. Saya pergi sekarang dengan v1. Petua untuk langkah ini adalah untuk memastikan bahawa anda memasang CLI "AWS" yang betul. Sebaik sahaja anda sampai di sini, saya menjangkakan bahawa anda mempunyai Kubectl, Eksctl & AWSCLI Sedia.

Adakah Kubeflow berfungsi pada AWS?

Menggunakan Kubeflow di AWS

Arahan pemasangan membimbing anda melalui membuat kluster Amazon EKS sebelum menggunakan Kubeflow di AWS. Sekiranya anda menggunakan cluster GPU berikutan arahan sebelumnya, pemalam peranti NVIDIA untuk Kubernet sudah dipasang. Anda tidak memerlukan persediaan tambahan.

Adakah kubeflow lebih baik daripada mlflow?

Kubeflow memastikan kebolehulangan semula lebih besar daripada mlflow kerana ia menguruskan orkestra. Persekitaran Kerjasama: Penjejakan Eksperimen adalah teras MLFlow. Ini memihak keupayaan untuk membangunkan larian tempatan dan trek dalam arkib jauh melalui proses pembalakan.

Adakah github di Azure atau AWS?

Microsoft berkata pada tahun 2018 bahawa GitHub akan tetap terbuka untuk digunakan dengan mana -mana awan, dan itu masih berlaku hari ini.

Adakah sagemaker menggunakan kubeflow?

Komponen SageMaker untuk saluran paip Kubeflow membolehkan anda memindahkan pekerjaan pemprosesan dan latihan data anda dari kluster Kubernet ke perkhidmatan yang dioptimumkan oleh mesin pembuat sagemaker. Komponen ini mengintegrasikan SageMaker dengan mudah alih dan orkestrasi saluran paip Kubeflow.

Perkhidmatan AWS mana yang boleh digunakan untuk mengautomasikan penggunaan kod?

Perkhidmatan AWS yang kami gunakan dalam projek IAC ini

Amazon Elasticace untuk menggunakan, mengendalikan dan skala kedai data dalam memori/cache dalam persekitaran awan mereka. AWS Beanstalk elastik dengan cepat menggunakan dan mengurus aplikasi. AWS CloudWatch untuk memantau kesihatan keseluruhan infrastruktur dalam pengeluaran.

Apa yang digunakan Kubeflow?

Kubeflow adalah alat pembelajaran mesin sumber terbuka di atas Kubernetes. Kubeflow menerjemahkan langkah-langkah dalam aliran kerja sains data anda ke dalam pekerjaan Kubernet, menyediakan antara muka awan untuk perpustakaan ML, rangka kerja, saluran paip dan buku nota anda.

Mengapa kita memerlukan Kubeflow?

Kubeflow adalah platform untuk saintis data yang ingin membina dan bereksperimen dengan saluran paip ML. Kubeflow juga untuk jurutera ML dan pasukan operasi yang ingin menggunakan sistem ML ke pelbagai persekitaran untuk pembangunan, ujian, dan perkhidmatan peringkat pengeluaran.

Apakah perbezaan antara Kubeflow dan Kubernetes?

Kubernet mengurus pengurusan sumber, peruntukan pekerjaan, dan masalah operasi lain yang secara tradisinya memakan masa. Kubeflow membolehkan jurutera memberi tumpuan kepada menulis algoritma ML dan bukannya menguruskan operasi mereka.

Mengapa saya mesti menggunakan Kubeflow?

Kelebihan utama menggunakan Kubeflow ialah ia menyembunyikan kerumitan yang terlibat dalam kontena kod yang diperlukan untuk penyediaan data, latihan, penalaan, dan menggunakan model pembelajaran mesin. Seorang saintis data yang menggunakan Kubeflow paling tidak dijangka mengetahui konsep pod dan statefulset semasa melatih model.

Bolehkah saya menggunakan Kubeflow secara percuma?

Kubeflow adalah projek percuma dan sumber terbuka yang menjadikannya lebih mudah dan lebih diselaraskan untuk menjalankan aliran kerja pembelajaran mesin pada kluster Kubernet (sistem orkestrasi kontena sumber terbuka untuk mengautomasikan perisian, penskalaan, dan pengurusan perisian).

Adakah Kubeflow hanya untuk Tensorflow?

Kubeflow tidak mengunci anda ke Tensorflow. Pengguna anda boleh memilih rangka kerja pembelajaran mesin untuk buku nota atau alur kerja mereka kerana mereka melihat sesuai. Hari ini, Kubeflow boleh mengatur aliran kerja untuk bekas yang menjalankan pelbagai jenis kerangka pembelajaran mesin (xgboost, pytorch, dll.).

Adakah Kubeflow memerlukan kubernet?

Sebelum anda memulakan. Bekerja dengan Pipelin Kubeflow Standalone memerlukan kluster kubernet serta pemasangan Kubectl.