裸机部署端到端机器学习平台 Kubeflow

介绍

Kubeflow 是一个开源平台，用于构建、部署和管理机器学习工作流。它提供了一套全面的工具，使您可以轻松地将机器学习模型从开发阶段过渡到生产环境。

先决条件

• 裸机服务器，运行 Kubernetes 1.18 或更高版本
• kubectl 命令行工具
• Docker 容器引擎
• 基本的 Linux 命令行知识

部署 Kubeflow

1. 安装 Kubeflow 工具包：

kubectl apply -f https://github.com/kubeflow/manifests/releases/latest/kfdef.yaml

2. 创建 Kubeflow 名称空间：

kubectl create namespace kubeflow

3. 部署 Kubeflow：

kubectl apply -f https://github.com/kubeflow/manifests/releases/latest/kfctl_k8s_istio.yaml

4. 等待部署完成：
   这可能需要一些时间，具体取决于您的集群规模。您可以使用以下命令检查进度：

kubectl get pods -n kubeflow

配置 Kubeflow

1. 设置默认存储桶：

kubectl patch storageclass standard -p '{"metadata": {"annotations": {"storageclass.kubernetes.io/is-default-class": "true"}}}'

2. 配置 Kubeflow 仪表盘：

kubectl patch serviceaccount default -n kubeflow -p '{"imagePullSecrets": [{"name": "regcred"}]}'
kubectl patch deployment -n kubeflow -p '{"spec": {"template": {"spec": {"imagePullSecrets": [{"name": "regcred"}]}}}}'

使用 Kubeflow

1. 访问 Kubeflow 仪表盘：

kubectl port-forward svc/istio-ingressgateway -n istio-system 8080:80

2. 创建管道：
   Kubeflow 提供了一个图形用户界面 (GUI) 来创建和管理机器学习管道。您可以使用 GUI 将数据预处理、模型训练和模型评估等步骤组合成管道。

3. 训练模型：
   您可以使用 Kubeflow 训练各种机器学习模型，包括线性回归、逻辑回归和决策树。

4. 部署模型：
   训练模型后，您可以将其部署为 Kubernetes 服务，以便在生产中使用。

结论

在裸机部署端到端机器学习平台 Kubeflow 为您提供了构建、部署和管理机器学习工作流所需的工具。通过遵循本教程中的步骤，您可以轻松地在本地 Kubernetes 集群上设置和配置 Kubeflow。通过利用 Kubeflow 的强大功能，您可以加快机器学习项目的开发和部署流程。