kubeflow文档-介绍与架构

1. kubeflow介绍

     Kubeflow项目致力于使机器学习（ML）工作流在Kubernetes上的部署变得简单、可移植和可扩展。目标不是重新创建其他服务，而是提供一种直接的方法，将ML的开源系统部署到不同的基础设施中。无论在哪里运行Kubernetes，都能够运行Kubeflow。

        下图显示了Kubeflow的主要组件，涵盖了Kubernetes之上ML生命周期的每个步骤。

1.1 What is Kubeflow?

     Kubeflow是用于Kubernetes的机器学习工具包。要使用Kubeflow，基本工作流程是：

• 下载并部署运行Kubeflow二进制文件。
• 自定义生成的配置文件。
• 运行指定的脚本，将容器部署到指定的环境中。

    您可以调整配置以选择要用于ML工作流的每个阶段的平台和服务：

• 数据准备
• 模型训练
• 预测服务
• 服务管理

     可以选择在本地或云环境中部署Kubernetes工作负载。

1.2 Kubeflow任务

        目标是通过让Kubernetes做擅长的事情，扩展机器学习（ML）模型并尽可能简单将其部署到生产中：

• 在多样化的基础设施上可以简单、可重复、可移植的部署（例如，在笔记本电脑上进行实验，然后移到本地集群或云）
• 部署和管理松散耦合的微服务
• 根据需求进行扩展

        由于ML从业者使用各种各样的工具，其中一个关键目标是根据用户需求（在合理的范围内）定制堆栈，并让系统处理“无聊的东西”。虽然开始时使用的技术范围很窄，但是我们正在处理许多不同的项目，以包括额外的工具。

        最终，我们希望有一组简单的清单，能够在 Kubernetes 已经运行的任何地方轻松地使用 ML 堆栈，并且可以根据它部署到的集群进行自我配置。

2. 架构

        该文档介绍了 Kubeflow 作为开发和部署机器学习(ML)系统的平台。Kubeflow是一个可以为想要构建和实验ML流水线的数据科学家提供的平台。Kubeflow 也为机器学习工程师和运营团队提供服务，将机器学习系统部署到不同的环境中进行开发、测试和生产级服务。

        Kubeflow是Kubernetes的ML工具包。
        下图显示了Kubeflow作为一个平台，用于在Kubernetes上部署ML系统的组件：

        Kubeflow 构建于 Kubernetes 之上，作为部署、扩展和管理复杂系统的系统。使用Kubeflow配置接口（见下文），您可以指定工作流所需的ML工具。然后，您可以将工作流部署到各种云、本地和内部平台，以便进行试验和生产使用。

2.1 介绍ML工作流

        在开发和部署机器学习系统时，机器学习工作流通常由几个阶段组成。开发机器学习系统是一个迭代的过程。您需要评估机器学习工作流程各个阶段的输出，并在必要时对模型和参数应用更改，以确保模型持续产生您需要的结果。

        为了简单起见，以下图表显示了工作流阶段的顺序。工作流末尾的箭头指向流，表示流程的迭代性质:

        在机器学习工作流程中包含实验阶段和生产阶段。

  A. 在实验阶段，基于初始假设开发模型，并反复测试和更新模型以产生你想要的结果:

• 确定想要机器学习系统解决的问题。
• 收集和分析训练机器学习模型所需的数据。
• 选择一个机器学习框架和算法，并对模型的初始版本进行编码。
• 对数据进行实验，并训练模型。
• 调整模型的超参数，以确保处理最有效率并获得最准确的结果。

  B. 在生产阶段，您部署了一个执行以下过程的系统:

• 将数据转换成训练系统所需的格式。为了确保模型在训练和预测过程中行为一致，转换过程在实验阶段和生产阶段必须相同。
• 训练机器学习模型。
• 将模型提供给在线预测或批处理运行。
• 监控模型的性能，并将结果反馈到调整或重新训练模型的过程中。

2.2 ML工作流的Kubeflow组件

        下一张图将Kubeflow添加到工作流中，显示了Kubeflow在每个阶段哪些组件是有用的：

        要了解更多信息，请阅读以下 Kubeflow 组件指南:

• Kubeflow 包括用于生成和管理  Jupyter notebooks 的服务。使用 noteboks 进行交互式数据科学和机器学习工作流的实验。
• Kubeflow Pipelines 是一个基于 Docker 容器构建、部署和管理多步骤 ML 工作流的平台。
• Kubeflow 提供了几个组件，您可以使用它们来构建机器学习培训、超参数调优和跨多个平台服务工作负载。

2.3 ML工作流的例子

        以下图表展示了一个简单的特定机器学习工作流程示例，您可以使用它来训练并提供一个在MNIST数据集上训练的模型： 

3. 安装 kubeflow

        无论您在哪里运行Kubernetes，都应该能够运行Kubeflow。安装Kubeflow主要有两种方法：

1. Packaged Distributions
2. Raw Manifests (advanced users)

 3.1 Install with a single command

GitHub - kubeflow/manifests at v1.8-branch

        while ! kustomize build example | kubectl apply -f -; do echo "Retrying to apply resources"; sleep 10; done

参考：

  https://www.kubeflow.org/docs/started/introduction/