Kubeflow vs Kubernetes

Apakah Kubeflow dan Kubernetes sama?

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.

Apakah Kubeflow berjalan di Kubernetes?

Proyek Kubeflow didedikasikan untuk membuat penyebaran alur kerja Machine Learning (ML) di Kubernetes sederhana, portabel, dan dapat diskalakan.

Yang lebih baik mLflow atau Kubeflow?

Kubeflow dianggap lebih kompleks karena menangani orkestrasi wadah serta alur kerja pembelajaran mesin. Pada saat yang sama, fitur ini meningkatkan reproduktifitas eksperimen. MLFLOW adalah program Python, sehingga Anda dapat melakukan pelatihan menggunakan kerangka kerja yang kompatibel dengan Python apa pun.

Haruskah saya menggunakan Kubeflow?

Kubeflow adalah platform yang sangat baik jika tim Anda sudah memanfaatkan Kubernetes dan memungkinkan untuk pengalaman yang benar -benar kolaboratif.

Bisakah Kubeflow berjalan tanpa Kubernetes?

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

Apa yang Akan Menggantikan Kubernetes?

Jika Anda menginginkan layanan manajemen kontainer yang kurang rumit dari K8, pertimbangkan untuk menggunakan OpenShift, Rancher, atau Docker. Platform tanpa server seperti Fargate atau Cloud Run menyederhanakan penyebaran K8S. Dengan platform Kubernetes yang dikelola seperti Amazon Eks dan GKE, Anda tidak perlu khawatir tentang manajemen infrastruktur.

Apa kerugian terbesar dari Kubernetes?

Transisi ke Kubernet bisa menjadi lambat, rumit, dan menantang untuk dikelola. Kubernetes memiliki kurva belajar yang curam. Disarankan untuk memiliki ahli dengan pengetahuan K8 yang lebih mendalam di tim Anda, dan ini bisa mahal dan sulit ditemukan.

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.).

Apa kelemahan dari Kubeflow?

Namun, satu kerugian dari Kubeflow adalah bahwa bisa rumit untuk mengatur dan mengelola. Kubeflow membutuhkan kluster Kubernetes dan bisa sulit dipasang jika Anda belum terbiasa dengan Kubernetes.

Apa itu pesaing Kubeflow?

Tensorflow, Apache Spark, MLFLOW, AIRFLOW, dan POLYAXON adalah alternatif dan pesaing paling populer untuk Kubeflow.

Adalah mlops Kubeflow?

Kubeflow komponen pipa MLOPS

Kubeflow adalah proyek payung; Ada beberapa proyek yang terintegrasi dengannya, beberapa untuk visualisasi seperti papan tensor, yang lain untuk optimasi seperti Katib dan kemudian operator ML untuk pelatihan dan melayani dll.

Saat Anda tidak boleh menggunakan Kubernetes?

Anda tidak boleh menggunakan Kubernet hanya karena semua orang menggunakannya. Anda harus, pada kenyataannya, karena kompleksitasnya, menghindari kubernet dan hanya menggunakannya jika itu adalah solusi terbaik untuk kasus penggunaan Anda. Kubernetes sangat bagus ketika Anda memiliki semua hal yang benar untuk menjalankan dan mengelolanya secara efektif.

Apa manfaat dari Kubeflow?

Manfaat utama berjalan di Kubeflow terutama di sekitar Kubernet dan skalabilitasnya. Setelah Anda memiliki semuanya, menjalankan pelatihan Anda dalam skala sangat mudah. Juga tuning hiperparameter katib sangat keren!!!

Apa keuntungan dari 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.

Apa yang juga dikenal Kubernetes?

Kubernetes - juga dikenal sebagai "K8s" atau "Kube" - adalah platform orkestrasi kontainer untuk menjadwalkan dan mengotomatisasi penyebaran, manajemen, dan penskalaan aplikasi yang dikemas. Kubernetes pertama kali dikembangkan oleh insinyur di Google sebelum bersumber terbuka pada tahun 2014.

Apakah Kubeflow menjadi orkestrator?

Pada intinya, Kubeflow adalah sistem orkestrasi kontainer, sedangkan MLFLOW adalah program Python untuk mengelola versi model dan pelacakan percobaan.

Haruskah saya menggunakan kubernet atau docker?

Jika Anda memiliki sedikit beban kerja, jangan keberatan mengelola infrastruktur Anda sendiri, atau tidak memerlukan fitur tertentu yang ditawarkan Kubernetes, maka Docker Swarm mungkin merupakan pilihan yang bagus. Kubernetes lebih kompleks untuk diatur di awal tetapi menawarkan fleksibilitas dan fitur yang lebih besar.

Mengapa Kubernetes begitu kuat?

Kubernetes memberi Anda: penemuan layanan dan penyeimbang beban Kubernetes dapat mengekspos wadah menggunakan nama DNS atau menggunakan alamat IP mereka sendiri. Jika lalu lintas ke wadah tinggi, Kubernetes dapat memuat keseimbangan dan mendistribusikan lalu lintas jaringan sehingga penyebaran stabil.

Apakah Kubernetes Cloud atau DevOps?

Kubernetes adalah platform orkestrasi kontainer paling populer, dan telah menjadi alat penting bagi tim DevOps. Tim aplikasi sekarang dapat menggunakan aplikasi yang dikemudikan ke kluster Kubernetes, yang dapat berjalan di tempat atau di lingkungan cloud.

Apakah Kubeflow hanya untuk TensorFlow?

Apa keuntungan dari Kubeflow?

Dapatkah saya menjalankan Kubeflow secara lokal?

Untuk menginstal dan menjalankan Kubeflow di mesin lokal kami, kami akan membutuhkan satu set komponen penting. Pertama -tama, kami akan membutuhkan klaster Kubernetes yang merupakan tempat layanan Kubeflow akan dipasang dan digunakan.