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kubeflow系列(二):kubeflow组件剖析大全

kubeflow作为基于云原生的机器学习大礼包,即可以作为一个很好的云原生的学习例子,同时基于k8s的生态必将是未来的发展的方向,相信后续Mxnet、paddle等各类型技术框架也都会运行在kubernetes这个生态之上。 为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。 机器学习任务工程化实现流程 一个建模任务下来主要可以分为四大块任务 业务理解(Business Understanding) 数据获取及数据理解(Data Acquistition) 特征处理(Feature Engineering)、建模与模型训练(Model Training)、模型评估(Model Evaluation) 模型部署(Deployment),提供模型服务 一个机器学习任务从开始到结束主要分为了四大任务,Kubeflow的各项功能可以说就是围绕这四项任务构建的。 kubeflow kubeflow 最开始基于tf-operator,后来随着项目发展最后变成一个基于云原生构建的机器学习任务工具大集合。从数据采集,验证...

python多进程编程中常常能用到的几种方法

python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU资源,在python中大部分情况需要使用多进程。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing,只需要定义一个函数,python会完成其它所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件 一、Process 语法:Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]]) 参数含义:target表示调用对象;args表示调用对象的位置参数元祖;kwargs表示调用对象的字典。name为别名,groups实际上不会调用。 方法:is_alive():  join(timeout):  run():  start():  terminate(): 属性:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N,表示被信号N结束)、name、pid。其中daemo...

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