Kubeflow AWS GitHub

1. Apa itu Kubeflow AWS?
2. Bisakah Anda menggunakan github di AWS?
3. Bagaimana cara menghubungkan AWS ke GitHub?
4. Layanan mana yang dapat kami gunakan untuk mengatur Kubeflow di AWS?
5. Apakah Kubeflow bekerja di AWS?
6. Apakah Kubeflow lebih baik dari MLFLOW?
7. Apakah GitHub di Azure atau AWS?
8. Apakah Sagemaker menggunakan Kubeflow?
9. Layanan AWS mana yang dapat digunakan untuk mengotomatiskan penyebaran kode?
10. Untuk apa Kubeflow digunakan?
11. Mengapa kita membutuhkan Kubeflow?
12. Apa perbedaan antara Kubeflow dan Kubernetes?
13. Mengapa saya harus menggunakan Kubeflow?
14. Dapatkah saya menggunakan Kubeflow secara gratis?
15. Apakah Kubeflow hanya untuk TensorFlow?
16. Apakah Kubeflow membutuhkan Kubernetes?

Apa itu Kubeflow AWS?

AWS baru -baru ini meluncurkan Kubeflow V1. 4 Sebagai bagian dari distribusi Kubeflow sendiri (disebut Kubeflow di AWS), yang merampingkan tugas -tugas ilmu data dan membantu membangun sistem ML yang sangat andal, aman, portabel, dan terukur dengan overhead operasional yang berkurang melalui integrasi dengan layanan AWS yang dikelola AWS dengan AWS yang dikelola.

Bisakah Anda menggunakan github di AWS?

Ini menyediakan platform terintegrasi untuk integrasi dan pengembangan berkelanjutan, alur kerja non-linear untuk kolaborasi, dan pemantauan dan audit yang mendalam untuk administrator. Dengan menggunakan GitHub Enterprise di AWS, Anda dapat memanfaatkan infrastruktur yang dapat dikonfigurasi untuk tugas pengkodean dan penyebaran Anda.

Bagaimana cara menghubungkan AWS ke GitHub?

Buat koneksi ke github (konsol) masuk ke konsol manajemen AWS, dan buka konsol alat pengembang di https: // konsol.AWS.Amazon.com/codesuite/pengaturan/koneksi . Pilih Pengaturan > Koneksi, dan kemudian pilih Buat koneksi.

Layanan mana yang dapat kami gunakan untuk mengatur Kubeflow di AWS?

Anda dapat memilih untuk mengatur AWS CLI V2 atau MASIH V1. Saya pergi sekarang dengan v1. Kiat untuk langkah ini adalah memastikan bahwa Anda memasang cli "AWS" yang tepat. Setelah Anda mencapai di sini, saya berharap Anda memiliki Kubectl, Eksctl & Awscli siap.

Apakah Kubeflow bekerja di AWS?

Menyebarkan Kubeflow di AWS

Instalasi Petunjuk Instalasi Anda Melalui Membuat Cluster Amazon Eks Sebelum Menyebarkan Kubeflow di AWS. Jika Anda menggunakan cluster GPU mengikuti instruksi sebelumnya, plug-in perangkat NVIDIA untuk Kubernet sudah diinstal. Anda tidak memerlukan pengaturan tambahan.

Apakah Kubeflow lebih baik dari MLFLOW?

Kubeflow memastikan reproduktifitas ke tingkat yang lebih besar daripada MLFLOW karena mengelola orkestrasi. Lingkungan Kolaboratif: Pelacakan Eksperimen adalah inti dari MLFLOW. Ini mendukung kemampuan untuk mengembangkan secara lokal dan melacak lari dalam arsip jarak jauh melalui proses penebangan.

Apakah GitHub di Azure atau AWS?

Microsoft mengatakan pada tahun 2018 bahwa GitHub akan tetap terbuka untuk digunakan dengan cloud apa pun, dan itu masih benar sampai sekarang.

Apakah Sagemaker menggunakan Kubeflow?

Komponen Sagemaker untuk jaringan pipa Kubeflow memungkinkan Anda untuk memindahkan pekerjaan pemrosesan data dan pelatihan dari kluster Kubernetes ke layanan terkelola yang dioptimalkan oleh pembelajaran mesin Sagemaker. Komponen -komponen ini mengintegrasikan Sagemaker dengan portabilitas dan orkestrasi pipa Kubeflow.

Layanan AWS mana yang dapat digunakan untuk mengotomatiskan penyebaran kode?

Layanan AWS yang kami gunakan dalam proyek IAC ini

Amazon Elasticache untuk menggunakan, mengoperasikan, dan mengukur penyimpanan data/cache dalam memori di lingkungan cloud mereka. AWS elastis beanstalk untuk dengan cepat menggunakan dan mengelola aplikasi. AWS CloudWatch untuk memantau kesehatan keseluruhan infrastruktur dalam produksi.

Untuk apa Kubeflow digunakan?

Kubeflow adalah alat pembelajaran mesin open source di atas Kubernetes. Kubeflow menerjemahkan langkah-langkah dalam alur kerja ilmu data Anda ke dalam pekerjaan Kubernetes, menyediakan antarmuka cloud-asli untuk perpustakaan ML, kerangka kerja, pipa, dan buku catatan Anda.

Mengapa kita membutuhkan Kubeflow?

Kubeflow adalah platform bagi para ilmuwan data yang ingin membangun dan bereksperimen dengan jaringan pipa ML. Kubeflow juga untuk insinyur ML dan tim operasional yang ingin menggunakan sistem ML ke berbagai lingkungan untuk pengembangan, pengujian, dan melayani tingkat produksi.

Apa perbedaan antara Kubeflow dan Kubernetes?

Kubernetes mengurus manajemen sumber daya, alokasi pekerjaan, dan masalah operasional lainnya yang secara tradisional memakan waktu. Kubeflow memungkinkan para insinyur untuk fokus pada penulisan algoritma ML alih -alih mengelola operasi mereka.

Mengapa saya harus menggunakan Kubeflow?

Keuntungan utama menggunakan Kubeflow adalah bahwa ia menyembunyikan kompleksitas yang terlibat dalam memuat kode yang diperlukan untuk persiapan data, pelatihan, penyetelan, dan menggunakan model pembelajaran mesin. Seorang ilmuwan data yang menggunakan Kubeflow paling tidak diharapkan untuk mengetahui konsep pod dan statefulset saat melatih model.

Dapatkah saya menggunakan Kubeflow secara gratis?

Kubeflow adalah proyek sumber terbuka dan terbuka yang membuatnya lebih mudah dan lebih terkoordinasi untuk menjalankan alur kerja pembelajaran mesin pada kluster Kubernetes (sistem orkestrasi kontainer open-source untuk mengotomatisasi penyebaran, penskalaan, dan manajemen perangkat lunak).

Apakah Kubeflow hanya untuk TensorFlow?

Kubeflow tidak mengunci Anda menjadi tensorflow. Pengguna Anda dapat memilih kerangka pembelajaran mesin untuk buku catatan atau alur kerja mereka sesuai keinginan mereka. Saat ini, Kubeflow dapat mengatur alur kerja untuk wadah yang menjalankan berbagai jenis kerangka kerja pembelajaran mesin (XGBoost, Pytorch, dll.).

Apakah Kubeflow membutuhkan Kubernetes?

Sebelum Anda memulai. Bekerja dengan Kubeflow Pipelines Standalone membutuhkan kluster Kubernetes serta pemasangan Kubectl.