Kubeflow 使用指南本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。本文地址 ，By openthings，2018.05.23.Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管
调参工具的工作原理是：将深度学习的训练、实验过程以kubeflow任务的形式发布，多次实验迭代会有多个任务发布； 目前Katib能支持一些主流算法框架，如tensorflow、mxnet、pytorch、xgboost等。 目前Katib调参功能细化为：超参数调节和神经网络结构搜索，开发者可以在kubeflow ui中实现配置和发布调参任务。Hyperparameter Tuning如下图所示，开
这是一系列详细介绍 Kubeflow 的博客文章中的第一篇。我们将探索 Kubeflow 是什么、它是如何工作的以及如何让它为您服务。 欢迎阅读系列博文中的第一篇，我们将在其中详细介绍Kubeflow。在本系列中，我们将探讨 Kubeflow 是什么、它是如何工作的以及如何让它为您服务。在第一篇博客中，我们将讨论基础知识，并以此为基础介绍更高级的主题。好的，让我们潜入吧！什么是 Kube
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2023-10-03 19:06:24
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Kubernetes安装GPU支持插件Kubernetes1.10.x可以直接支持GPU的容器调度运行了，通过安装该插件即可。这里的方法基于NVIDIA device plugin，仅支持Nvidia的显卡和Tesla计算卡。主要步骤：安装图形卡的Nvidia Drivers。安装Nvidia-Docker2容器运行时。启用Nvidia-Docker2为容器引擎默认运行时。启用Docke
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2024-03-27 11:54:10
386阅读
# 实现Kubeflow的GPU虚拟化教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现Kubeflow的GPU虚拟化的整体步骤。
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 开发者
class Kubeflow
小白 --|> 开发者
Kubeflow --|> 开发者
```
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-05-18 05:58:02
153阅读
介绍本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。第一篇：阿里云上使用JupyterHub 第二篇：阿里云上小试TFJob 第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇：利用TensorFlow Serving进行模型预测 TensorFlow分布式训练和Kuberne
这篇文章是我常用的kubectl使用方法总结，与前面的kubernetes部署环境不同，但使用方法大同小异，注意下即可。一、kubectl高可用 1.1、kubectl访问细节 kubectl默认是使用apiserve监听的IP和端口进行对集群的访问操作
[root@k8s-master-90 ~]# netstat -lntup|grep apiserve
tcp 0 0 10.0.10.90
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2024-05-06 15:14:07
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介绍Pipeline是Kubeflow社区最近开源的一个端到端工作流项目，帮助我们来管理，部署端到端的机器学习工作流。Kubeflow 是一个谷歌的开源项目，它将机器学习的代码像构建应用一样打包，使其他人也能够重复使用。 kubeflow/pipeline 提供了一个工作流方案，将这些机器学习中的应用代码按照流水线的方式编排，形成可重复的工作流。并提供平台，帮助编排，部署，管理，这些端到端机器学习
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2023-08-29 21:00:56
202阅读
Kubeflow是一个用于机器学习工作负载的开源工具包，它基于Kubernetes构建，旨在简化在Kubernetes集群上部署、管理和扩展机器学习工作流程。如果你是一名开发者，想要利用Kubeflow来加速机器学习模型的训练和部署，那么你来对地方了！
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Kubeflow来部署和管理机器学习工作负载。让我们开始吧！
### Kubeflow部署流程
首先，让我
原创
2024-04-23 19:46:03
151阅读
【学习笔记】Kubernetes核心概念什么是 KubernetesKubernetes 的核心功能Kubernetes 架构K8s 的架构：MasterK8s 的架构：Node组件之间的通信K8s 的核心概念与API核心概念PodvolumeDeploymentServiceNamespaceK8s 的 API 什么是 KubernetesKubernetes 是一个自动化的容器编排平台，负责
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2024-08-19 11:21:31
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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基于VU9P的双路5Gsps AD 双路6Gsps DA PCIe数据卡 一、板卡概述 基于XCVU9P的5Gsps AD DA收发PCIe板卡。该板卡要求符合PCIe 3.0标准，包含一片XCVU9P-2FLGA2014I、2组64-bit/8GB DDR4、2路高速AD， 2路高速DA，
GPUImage项目下载地址：https://github.com/BradLarson/GPUImage.git下载项目时如果下载不下来可以直接check一份（之前下载了好多次都是下载失败，最后没办法了就直接check一份了）下载完成后打开项目，将项目中Headers中的所有头文件添加到自己的项目中，如下图：打开项目文件夹找到libGPUImage.a，拖到自己的项目中，如下图所示把下载下来的项
怎样开始学习OpenGL
什么是OpenGL:
OpenGL（“Open Graphics Library”）是图形硬件的软件接口。OpenGL包括大约250个不同的函数，程序员可以使用这些函数设定要绘制的物体和操作，来制作交互的三维应用程序。
OpenGL是专业图形处理，科学计算等高端应用领域的标准图形库。它的主要竞争对手是微软的Direct3D。OpenGL曾长期处于技术上的领先地位,但近
环境： win10、cuda10.2、zed2相机、zed sdk 3.7、python3.7 1、标定参考的博客2、配置环境 1）win10安装cuda、cudnn如何查看windows的cuda版本win10安装cuda、cudnn的教程注意： 验证是否成功，打开cmd黑窗口，然后将exe文件拖到窗口中，enter，运行成功就说明安装好了。 2）安装zed的sdkzed的官方，点击下载相应版本
一、准备工作【前言】本教程将演示通过 VMware 安装 Ubuntu ，请提前下载好以下文件哦：VMware 软件Ubuntu 的 光盘镜像文件（.iso）【下载地址】VMware 官网链接 https://www.vmware.com/ 本教程使用版本：VMware Workstation 16 ProUbuntu 官网链接 https://www.ubuntu.org.cn/global下载
首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
vue的学习(常用功能1)1、MVP和MVVM模式！！！传统的前端开发 mvp模式mvp模式，其中m是数据层 （模型层，可以抽象理解为数据，例如：用ajax中获取数据），v是视图层（html），p是控制器，就是使用jq来实现业务逻辑相关操作(DOM操作很多)vue框架同样有v层和m层，没有p层，多了一层vm层。M是new实例里面相关操作，v是视图层，vm即vue自己进行操作转化！vm层：
