Kubeflow 与 Kubernetes 集群搭建指南-FunTeaLearn Online Web Tutorials

Kubeflow 是一个用于在 Kubernetes 上开发、部署和管理机器学习（ML）工作流的开源平台。它提供了一个简单的、可扩展的和可移植的 ML 环境，帮助数据科学家和 ML 工程师更轻松地构建、测试和部署 ML 模型。本指南将介绍如何在 Kubernetes 上搭建 Kubeflow，并提供一些示例代码帮助你快速上手。

第一部分：准备工作

在进行 Kubeflow 与 Kubernetes 集群搭建之前，需要准备以下工具和环境：

Kubernetes 集群：在本地或云端搭建一个 Kubernetes 集群，可以使用工具如 kops、kubeadm 进行搭建。如果你没有 Kubernetes 集群，可以参考这里获取指南。
kubectl：Kubernetes 命令行客户端，用于管理 Kubernetes 集群。可以使用包管理器或从这里下载安装。
Kubeflow：Kubeflow 的最新版本可以从这里下载，或者你可以从源码构建 Kubeflow。

第二部分：安装 Kubeflow

接下来，我们将从容器镜像中创建 Kubeflow 命名空间，并将 Kubeflow 部署到 Kubernetes 集群中。

第一步：创建命名空间

使用以下命令创建 kubeflow 命名空间：

kubectl create namespace kubeflow

第二步：设置环境变量

设置以下环境变量：

KF_VERSION：Kubeflow 的版本号。
KF_DIR：Kubeflow 的安装目录。
KUBEFLOW_DM_DIR：Kubeflow 的 Deployment Manager 配置文件目录。

export KF_VERSION=v1.3.0
export KF_DIR=$HOME/kubeflow
export KUBEFLOW_DM_DIR=$KF_DIR/kfctl_k8s_istio.0.14.0.yaml

第三步：下载和配置 Kubeflow

下载 Kubeflow 并解压缩到 KF_DIR 目录中：

mkdir -p $KF_DIR && cd $KF_DIR
curl -L -O https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/download/$KF_VERSION/kfctl_$KF_VERSION-0-ga476281_linux.tar.gz
tar -xvf kfctl_$KF_VERSION-0-ga476281_linux.tar.gz

配置 Kubeflow 并部署到 Kubernetes 集群中：

cd $KF_DIR
$KF_DIR/kfctl apply -V -f $KUBEFLOW_DM_DIR

第三部分：使用 Kubeflow

现在，Kubeflow 已经成功部署到了 Kubernetes 集群中。接下来，我们可以使用 Kubeflow 构建、测试和部署 ML 模型。

示例代码：构建和训练 MNIST 模型

以下是 Kubeflow 上的一个常见示例，使用 TensorFlow 构建、训练和测试 MNIST 手写数字识别模型：

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使用 Kubeflow，你可以轻松部署、测试和调整 ML 模型，使得你可以更快地进行机器学习实验。本指南提供了 Kubeflow 与 Kubernetes 集群搭建指南，并给出了一个应用示例，希望可以帮助你更好地使用 Kubeflow。

Source: FunTeaLearn,Please indicate the source for reprints https://funteas.com/post/67cde315e46428fe9e7a39a0

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