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Kubeflow 使用指南

Kubeflow(https://github.com/kubeflow)是基于Kubernetes(https://kubernets.io,容器编排与管理服务软件)和TensorFlow(https://tensorflow.org,深度学习库)的机器学习流程工具,使用Ksonnet进行应用包的管理。 本文简要介绍Kubeflow的部署和交互操作的基本概念和方法,对于Kubernetes、Tensorflow和Ksonnet 的了解对于本文内容的理解将 很有帮助,点击下面的链接查看相关的内容。 Kubernetes Tensorflow Ksonnet 对部署Kubeflow和运行一个简单的训练任务的手把手教的例子,可以看这个教程( tutorial)。 环境要求 Kubernetes>=1.8, see here,安装攻略 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1628082 ksonnet version 0.9.2. (查看 below 有对为什么使用ksonnet的解释) 部署 Kubeflow 我们将使用Ksonnet来部署ku...

Kubernetes核心概念总结

1、基础架构 1.1 Master Master节点上面主要由四个模块组成:APIServer、scheduler、controller manager、etcd。 APIServer。APIServer负责对外提供RESTful的Kubernetes API服务,它是系统管理指令的统一入口,任何对资源进行增删改查的操作都要交给APIServer处理后再提交给etcd。如架构图中所示,kubectl(Kubernetes提供的客户端工具,该工具内部就是对Kubernetes API的调用)是直接和APIServer交互的。 schedule。scheduler的职责很明确,就是负责调度pod到合适的Node上。如果把scheduler看成一个黑匣子,那么它的输入是pod和由多个Node组成的列表,输出是Pod和一个Node的绑定,即将这个pod部署到这个Node上。Kubernetes目前提供了调度算法,但是同样也保留了接口,用户可以根据自己的需求定义自己的调度算法。 controller manager。如果说APIServer做的是“前台”的工作的话,那controller man...

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