【kubeflow | 镜像源的解决方法——脚本】
20230214
方式一：获取所有镜像列表，自行外网拉取下载
获取KF所需镜像列表脚本
Offical docs for getting all kubeflow images
curl https://gist.githubusercontent.com/Jason-CKY/7d7056ce261c6d606585f05218230037/raw/5c27297efdf6424cd9679b9f7b2331da49b6f2a8/extract_images.sh | KUBEFLOW_VERSION=1.6.1 bash
TODO:未实战
方式二： 使用别人搭建的其他仓库方式
偶遇灵雀云alauda MLOPS平台-可参考
灵雀云alauda MLOPS
云原生机器学习落地难？灵雀云助力企业快速应用 MLOps
介绍一个Kubeflow 在国内镜像源的刚需工具
https://github.com/alauda/kubeflow-chart 也是通过阿里云间接拉取了谷歌容器镜像
- SQLFlow 助力降低企业 AI 研发成本，使用 SQL 即可就可以完成模型训练预测
- kfpdist 统一 Kubeflow 工作流和分布式训练，无需再使用 TFJob
- elyra 实现可视化 AI 工作流建模
- Volcano 实现更适合 AI 任务的调度器，提升 CPU/GPU 资源利用率
- MLFlow 替代 Kubeflow 实验追踪，获得更易用的实验追踪功能
更换一些现有的镜像源，存在不完整的情况
国内拉取 Google Kubernetes 镜像源
K8S(kubernetes)镜像源
国内拉取google kubernetes镜像
容器学习笔记之将Google的gcr.io、k8s.gcr.io 换为国内镜像 拉取脚本可参考
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