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已发布 : Nov 20, 2019
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Nov 2019
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Kubeflow之所以令人感兴趣,是因为两个原因。首先,它是Kubernetes Operators的创新应用,我们在2019年4月版的技术雷达中对Kubernetes Operators进行了重点介绍。其次,它提供了一种对机器学习工作流进行编码和版本控制的方法,使它可以更容易地从一个执行环境移植到另一个环境。Kubeflow由几个组件组成,包括Jupyter notebooks、数据流水线和控制工具。其中一些组件被打包成为Kubernetes Operators,以利用Kubernetes响应Pod产生的事件的能力,而Pod可以实现工作流的各个阶段。通过将程序和数据打包为容器,可以将整个工作流程从一个环境移植到另一个环境。这有利于将有用但是计算能力要求极高的工作流,从云上转移到自定义超级计算机或者张量处理器(TPU)集群中。

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