Soalan wawancara Kubeflow

1. Apa yang digunakan Kubeflow?
2. Bolehkah Kubeflow berlari tanpa Kubernet?
3. Apakah kelebihan Kubeflow?
4. Adakah Kubeflow hanya untuk Tensorflow?
5. Adakah kubeflow lebih baik daripada mlflow?
6. Apakah perbezaan antara Kubeflow dan Kubernetes?
7. Yang mengekalkan Kubeflow?
8. Apakah kelemahan Kubeflow?
9. Bolehkah saya menjalankan Kubeflow secara tempatan?
10. Adakah Kubeflow menggunakan Docker?
11. Adakah Kubeflow digunakan untuk pengurusan data?
12. Sekiranya saya menggunakan Kubeflow?
13. Adakah Kubeflow digunakan untuk pengurusan data?
14. Adakah alat pengurusan data Kubeflow?
15. Apakah kelemahan Kubeflow?
16. Apakah keburukan Kubeflow?
17. Adakah Kubeflow menggunakan Docker?

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.

Bolehkah Kubeflow berlari tanpa Kubernet?

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

Apakah kelebihan Kubeflow?

Faedah utama berjalan di Kubeflow adalah terutamanya di sekitar Kubernet dan skalabilitasnya. Sebaik sahaja anda mempunyai semuanya, menjalankan latihan anda secara berskala adalah angin. Juga hyperparameter penalaan katib sangat keren!!!

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 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.

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.

Yang mengekalkan Kubeflow?

Kubeflow dikekalkan oleh Google, manakala Databricks mengekalkan MLFLOW. Ini adalah kedua -dua alat yang hebat untuk mewujudkan saluran paip pembelajaran mesin. Di samping itu, Kubeflow dan Mlflow berguna apabila menggunakan model pembelajaran mesin dan bereksperimen pada mereka.

Apakah kelemahan Kubeflow?

Walau bagaimanapun, satu kelemahan Kubeflow adalah bahawa ia boleh menjadi kompleks untuk menubuhkan dan mengurus. Kubeflow memerlukan kluster Kubernet dan sukar dipasang jika anda belum biasa dengan Kubernetes.

Bolehkah saya menjalankan Kubeflow secara tempatan?

Untuk memasang dan menjalankan Kubeflow di mesin tempatan kami, kami memerlukan satu set komponen penting. Pertama sekali, kita akan memerlukan kluster Kubernet yang mana perkhidmatan Kubeflow akan dipasang dan dikerahkan.

Adakah Kubeflow menggunakan Docker?

Prasyarat. Kubeflow mempunyai ketergantungan keras terhadap kubernet dan runtime docker. Cara paling mudah untuk memenuhi kedua -dua keperluan ini pada Mac atau Windows adalah dengan memasang desktop docker (versi 2.1.

Adakah Kubeflow digunakan untuk pengurusan data?

Alat saluran paip pembelajaran mesin seperti Kubeflow mengambil alih tugas membina, mengurus, dan memantau saluran paip pemprosesan data.

Sekiranya saya menggunakan Kubeflow?

Kubeflow adalah platform yang sangat baik jika pasukan anda sudah memanfaatkan Kubernet dan membolehkan pengalaman yang benar -benar kolaboratif.

Adakah Kubeflow digunakan untuk pengurusan data?

Alat saluran paip pembelajaran mesin seperti Kubeflow mengambil alih tugas membina, mengurus, dan memantau saluran paip pemprosesan data.

Adakah alat pengurusan data Kubeflow?

Kubeflow adalah projek sumber terbuka untuk menguruskan aliran kerja pembelajaran mesin di Kubernetes. Ia menyediakan satu set alat dan kerangka untuk saintis data dan jurutera ML untuk membina, melatih, dan menggunakan model ML dengan. Ia memanfaatkan kekuatan Kubernet untuk menguruskan infrastruktur dan kebergantungan yang mendasari.

Apakah kelemahan Kubeflow?

Walau bagaimanapun, beberapa kelemahan telah dikenalpasti semasa melakukan ujian Kubeflow: Pod yang dibuat semasa aliran kerja berjalan tidak dimusnahkan secara automatik, yang mungkin memerlukan pengurusan tambahan. Persediaan agak rumit dan memerlukan kemahiran tambahan dalam menjalankan kubernet.

Apakah keburukan Kubeflow?

Walau bagaimanapun, satu kelemahan Kubeflow adalah bahawa ia boleh menjadi kompleks untuk menubuhkan dan mengurus. Kubeflow memerlukan kluster Kubernet dan sukar dipasang jika anda belum biasa dengan Kubernetes.

Adakah Kubeflow menggunakan Docker?

Prasyarat. Kubeflow mempunyai ketergantungan keras terhadap kubernet dan runtime docker. Cara paling mudah untuk memenuhi kedua -dua keperluan ini pada Mac atau Windows adalah dengan memasang desktop docker (versi 2.1.