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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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
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
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# 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
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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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Kubeflow 是一个 Google 主导的 Kubernetes 与机器学习工作流集成框架，帮助机器学习任务更好的运行在云环境中，进行分布式的处理，扩展到大量的机器，可以移植到不同平台，观察模型的运行效果等等。Kubeflow 可以做的事情包括：data preparationmodel trainingprediction servingservice management机器学习工作流分为开发流程和生产流程两个阶段图1. 开发流程与生产流程 Kubeflow 有以下的概念：
原创
2021-08-04 10:46:34
1896阅读
Kubeflow核心组件 notebook（JupyterHub）- 大多数项目的第一步是某种形式的原型设计和实验。Kubeflow用于原型设计和实验的工具是JupyterHub（https://jupyter.org/hub），这是一个多用户中心，可以生成、管理和代理单用户Jupyter notebook的多个实例。Jupyter notebook支持整个计算过程：开发、记录和执行代码，以及交流
原创
2024-03-05 13:53:32
71阅读
# Kubeflow PyTorchJob：简化分布式深度学习
Kubeflow是一个开源平台，用于构建、部署和管理机器学习工作流。它提供了一个统一的界面，将Kubernetes的灵活性与机器学习工具的易用性结合起来。在本文中，我们将探讨Kubeflow中的PyTorchJob，这是一种用于简化分布式深度学习任务的工具。
## PyTorchJob简介
PyTorchJob是Kubeflow
原创
2024-07-23 04:30:49
224阅读
后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
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2024-03-24 08:52:37
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因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。环境系统：Ubuntu14.04TensorFlow：v1.3GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号一.设置指定GPU1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量 CUD
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2024-05-07 13:13:33
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今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
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2024-05-01 11:33:01
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# 实现 KubeFlow on Kubernetes 的流程指南
KubeFlow 已成为机器学习工作流的一个重要工具，能够在 Kubernetes 上部署和管理机器学习模型和管道。本文将指导你如何实现 KubeFlow ，提供清晰的步骤和代码示例，便于小白快速上手。
## 流程概述
以下是实现 KubeFlow 的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 03:33:04
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# Kubeflow 架构详解
## 一、什么是 Kubeflow
Kubeflow 是一个用于机器学习的开源平台，旨在使 Kubernetes 上的机器学习工作流程更加简单、高效和可扩展。Kubeflow 提供了一组核心组件，用于构建、训练、部署和管理机器学习模型。
## 二、Kubeflow 架构
Kubeflow 架构包括以下几个核心组件：
1. **Jupyter Noteboo
原创
2024-03-11 05:46:28
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1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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持续监控GPU使用情况命令：$ watch -n 10 nvidia-smi 一、指定使用某个显卡 如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存， 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU。 可以在文件开头加入如下代码：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ[
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2024-07-22 17:08:16
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