Comment utiliser Kubeflow pour former et gérer des modèles d'apprentissage profond dans le développement PHP

Avec l'application du deep learning dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines, de plus en plus de développeurs l'intègrent dans leurs propres applications. Cependant, la formation et la gestion du deep learning nécessitent beaucoup de ressources et de temps, ce qui constitue un énorme défi pour les développeurs. Heureusement, Kubeflow est un framework de workflow d'apprentissage automatique open source qui peut exécuter et gérer des modèles d'apprentissage profond sur Kubernetes.

Cet article présentera comment utiliser Kubeflow dans les applications PHP pour former et gérer des modèles d'apprentissage profond.

Qu'est-ce que Kubeflow ?

Kubeflow est un framework de workflow d'apprentissage automatique open source développé par Google, utilisant Kubernetes comme infrastructure sous-jacente. Il fournit des outils et des processus d'apprentissage profond automatisés, notamment la formation, le débogage, le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage profond. Kubeflow peut également faire évoluer les ressources de manière adaptative pour faire face aux charges de travail d'apprentissage profond à forte charge.

Kubernetes est une plateforme open source permettant d'automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion d'applications conteneurisées. Il fournit un moyen évolutif de gérer les conteneurs et les applications qui y sont exécutées, et fournit des outils pour gérer les ressources et les processus.

Kubeflow utilise les capacités d'automatisation et la technologie de conteneurs de Kubernetes et crée une couche d'abstraction de haut niveau pour les flux de travail d'apprentissage en profondeur. Kubeflow peut fonctionner sur n'importe quelle plate-forme cloud ou centre de données privé prenant en charge Kubernetes.

Comment utiliser Kubeflow dans les applications PHP ?

Pour utiliser Kubeflow pour former et gérer des modèles d'apprentissage profond dans les applications PHP, vous devez déployer et gérer automatiquement le cluster via Kubernetes.

Voici le processus de haut niveau pour utiliser Kubeflow dans une application PHP :

1. Préparer un cluster Kubernetes

#🎜🎜 #Commencer Avant Kubeflow, vous devez préparer un cluster exécutant Kubernetes. Kubernetes peut fonctionner sur des plateformes de cloud public, des centres de données privés ou sur des ordinateurs locaux. Vous pouvez choisir votre plateforme préférée et préparer votre cluster selon les conseils fournis par la plateforme.

Installer Kubeflow

Installer Kubeflow sur un cluster Kubernetes est très simple. Tout d'abord, vous devez installer l'outil de ligne de commande kubectl et utiliser la commande suivante pour l'installer :

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

Cette commande installera les composants principaux et les dépendances de Kubeflow dans l'espace de noms kubeflow.

Créer un flux de travail de Deep Learning

Kubeflow fournit un éditeur de flux de travail graphique appelé « Pipeline » pour aider les développeurs à créer et à gérer des flux de travail de formation pour les modèles de Deep Learning .

Pour utiliser Pipeline, vous devez créer un nouvel espace de noms dans Kubeflow et installer le composant Pipeline à l'aide de la commande suivante :

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

Ensuite, vous pouvez le démarrer dans la console Web de Kubeflow Pipelinez et utilisez-le pour créer, exécuter et gérer des workflows d'apprentissage en profondeur.

Formation et déploiement de modèles

Créer et former des modèles d'apprentissage profond dans Kubeflow est très simple. Kubeflow fournit de nombreux frameworks et outils d'apprentissage en profondeur courants, notamment Tensorflow, Keras, PyTorch, etc. Les développeurs peuvent utiliser ces outils pour créer et entraîner leurs modèles, puis déployer et gérer ces modèles dans Kubeflow.

Pour déployer un modèle, vous devez utiliser le composant "Serving" de Kubeflow, qui est capable d'héberger et d'étendre plusieurs versions de modèle, en évoluant automatiquement selon les besoins. Serving fournit également une API REST simple que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à leurs modèles.

Surveillance et débogage

Dans Kubeflow, divers outils de surveillance peuvent être utilisés pour détecter et résoudre des problèmes potentiels. Par exemple, Prometheus est une solution de surveillance open source largement utilisée qui peut aider les développeurs à surveiller divers indicateurs et l'utilisation des ressources dans le cluster en temps réel.

Grafana est un autre outil de visualisation populaire qui peut être utilisé pour visualiser la distribution et les tendances de diverses métriques dans un cluster.

Summary

Dans cet article, nous avons présenté comment Kubeflow peut être utilisé dans les applications PHP pour former et gérer des modèles d'apprentissage profond. Kubeflow fournit des outils et des processus automatisés de deep learning pour aider les développeurs à déployer, former et gérer facilement des modèles de deep learning. Si vous recherchez un moyen fiable et efficace de relever les défis du développement et de la gestion de modèles d'apprentissage profond, alors Kubeflow est sans aucun doute un très bon choix.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!