So verwenden Sie Kubeflow zum Trainieren und Verwalten von Deep-Learning-Modellen in der PHP-Entwicklung

Mit der Anwendung von Deep Learning in Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und anderen Bereichen integrieren immer mehr Entwickler es in ihre eigenen Anwendungen. Allerdings erfordern Deep-Learning-Schulungen und -Management viele Ressourcen und Zeit, was eine große Herausforderung für Entwickler darstellt. Glücklicherweise ist Kubeflow ein Open-Source-Workflow-Framework für maschinelles Lernen, das Deep-Learning-Modelle auf Kubernetes ausführen und verwalten kann.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Kubeflow zum Trainieren und Verwalten von Deep-Learning-Modellen in PHP-Anwendungen verwenden.

Was ist Kubeflow?

Kubeflow ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Workflow-Framework für maschinelles Lernen, das Kubernetes als zugrunde liegende Infrastruktur verwendet. Es bietet automatisierte Deep-Learning-Tools und -Prozesse, einschließlich Training, Debugging, Bereitstellung und Verwaltung von Deep-Learning-Modellen. Kubeflow kann Ressourcen auch adaptiv skalieren, um Deep-Learning-Arbeitslasten mit hoher Auslastung zu bewältigen.

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Containeranwendungen. Es bietet eine skalierbare Möglichkeit zur Verwaltung von Containern und den darauf ausgeführten Anwendungen sowie Tools zur Verwaltung von Ressourcen und Prozessen.

Kubeflow nutzt die Automatisierungsfunktionen und Containertechnologie von Kubernetes und baut eine Abstraktionsschicht auf hoher Ebene für Deep-Learning-Workflows auf. Kubeflow kann auf jeder Cloud-Plattform oder jedem privaten Rechenzentrum ausgeführt werden, das Kubernetes unterstützt.

Wie verwende ich Kubeflow in einer PHP-Anwendung?

Um Kubeflow zum Trainieren und Verwalten von Deep-Learning-Modellen in PHP-Anwendungen zu verwenden, müssen Sie den Cluster automatisch über Kubernetes bereitstellen und verwalten.

Hier ist der allgemeine Prozess für die Verwendung von Kubeflow in PHP-Anwendungen:

1. Vorbereiten eines Kubernetes-Clusters

Bevor Sie Kubeflow verwenden, müssen Sie einen Cluster vorbereiten, auf dem Kubernetes ausgeführt wird. Kubernetes kann auf öffentlichen Cloud-Plattformen, privaten Rechenzentren oder auf lokalen Computern ausgeführt werden. Sie können Ihre bevorzugte Plattform auswählen und Ihren Cluster gemäß den von der Plattform bereitgestellten Richtlinien vorbereiten.

2. Kubeflow installieren

Die Installation von Kubeflow auf einem Kubernetes-Cluster ist sehr einfach. Zuerst müssen Sie das Befehlszeilentool kubectl installieren und den folgenden Befehl verwenden, um es zu installieren:

kubectl apply -n kubeflow -f https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/download/v1.1.0/kubeflow-1.1.0.yaml

Dieser Befehl installiert die Kernkomponenten und Abhängigkeiten von Kubeflow im Kubeflow-Namespace.

3. Deep-Learning-Workflow erstellen

Kubeflow bietet einen grafischen Workflow-Editor namens „Pipeline“, der Entwicklern beim Erstellen und Verwalten von Trainings-Workflows für Deep-Learning-Modelle helfen kann.

Um Pipeline zu verwenden, müssen Sie einen neuen Namespace in Kubeflow erstellen und die Pipeline-Komponente mit dem folgenden Befehl installieren:

kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=v1.1.0
kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/env/dev?ref=v1.1.0

Anschließend können Sie Pipeline in der Webkonsole von Kubeflow starten und damit den Deep-Learn-Workflow erstellen, ausführen und verwalten .

4. Modelle trainieren und bereitstellen

Das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen in Kubeflow ist einfach. Kubeflow bietet viele gängige Deep-Learning-Frameworks und -Tools, darunter Tensorflow, Keras, PyTorch usw. Entwickler können diese Tools verwenden, um ihre Modelle zu erstellen und zu trainieren sowie diese Modelle in Kubeflow bereitzustellen und zu verwalten.

Um ein Modell bereitzustellen, müssen Sie die „Serving“-Komponente von Kubeflow verwenden, die in der Lage ist, mehrere Modellversionen zu hosten und zu erweitern und bei Bedarf automatisch zu skalieren. Serving bietet außerdem eine einfache REST-API, mit der Entwickler auf ihre Modelle zugreifen können.

5. Überwachung und Debugging

In Kubeflow stehen verschiedene Überwachungstools zur Verfügung, um potenzielle Probleme zu erkennen und zu beheben. Prometheus ist beispielsweise eine weit verbreitete Open-Source-Überwachungslösung, mit der Entwickler verschiedene Indikatoren und die Ressourcennutzung im Cluster in Echtzeit überwachen können.

Grafana ist ein weiteres beliebtes Visualisierungstool, mit dem sich die Verteilung und Trends verschiedener Metriken in einem Cluster visualisieren lassen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie Kubeflow in PHP-Anwendungen zum Trainieren und Verwalten von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. Kubeflow bietet automatisierte Deep-Learning-Tools und -Prozesse, die Entwicklern dabei helfen, Deep-Learning-Modelle einfach bereitzustellen, zu trainieren und zu verwalten. Wenn Sie nach einer zuverlässigen und effizienten Möglichkeit suchen, die Herausforderungen der Entwicklung und Verwaltung von Deep-Learning-Modellen zu bewältigen, dann ist Kubeflow zweifellos eine sehr gute Wahl.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Kubeflow zum Trainieren und Verwalten von Deep-Learning-Modellen in der PHP-Entwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!