安装Kubeflow

Kubeflow作为Kubernetes的端到端机器学习 (ML) 平台，它为 ML 生命周期的每个阶段提供组件，从探索到训练和部署，都有相应的软件堆栈。用户可以根据自己的需求参考 ML工作流中的Kubeflow组件 来部署不同组件。

Kubeflow安装方式

有两种安装和运行Kubeflow的方式:

• 使用打包的 kubeflow发行版 ，可以针对不同平台(如云计算厂商)

• 使用 MNIST on Kubeflow on Vanilla k8s 在 Vanilla Kubernetes 上部署 Kubeflow Manifests

  • 对于个人部署的 私有云架构 采用 Kubeflow Manifests Installation

发行版kubeflow

• Canonical(也就是 Ubuntu Linux 发行商)开发了 Charmed Kubeflow ，可以在所有合适的Kubernetes上部署。目前我部署的 Kubernetes集群(z-k8s) 也是在 Ubuntu Linux 上，所以这是目前我首先尝试的实践线路

• OpenShift Atlas 是 RedHat Linux 发行商红帽的产品，也是可以自建Kubeflow的方式，我计划在下一阶段实践

Kubeflow Manifests

Kubeflow Manifests 是在纯粹的Kubernetes机群上通过 kustomize 和 安装kubectl 完成Kubeflow部署，是一种更为底层和复杂的部署技术。

我的实践计划是想在 Kubespray 部署的 Kubernetes集群(y-k8s) 集群上迭代部署 Kubeflow Manifests :

• GPU节点采用 NVIDIA Virtual GPU (vGPU) 将单块 Nvidia Tesla P10 GPU运算卡 拆分成2块，模拟集群的2个 GPU Kubernetes 节点

• 首先尝试 单条命令安装kubeflow

参考

• Installing Kubeflow