Kubeflow Pipelines 주요 컨셉과 목표 소개 Kubeflow Pilelines는 도커 컨테이너 기반의 이식 가능하고, 확장/축소가 유연한 머신러닝 워크 플로우 빌드 및 배포를 위한 플랫폼입니다. Quickstart 첫번째 파이프라인을 실행하려면 pipelines quickstart guide를 참고하세요. What is Kubeflow Pipelines? Kubeflow Pipelines 플랫폼은 아래와 같이 구성됩니다: experiments, jobs, runs를 관리하고 추적할 수 있는 UI 제공 멀티 스텝 ML 워크플로우를 스케줄링 할 수 있는 엔진 파이프라인과 컴포넌트를 정의하고 조작할 수 있는 SDK SDK로 시스템과 인터랙션 할 수 있는 Notebooks Kubeflow Pipel..

Kubeflow 노트북에서의 Jupyter와 Tensorflow 사용 예제 Mnist Example (tensorflow/tensorflow - mnist_softmax.py 에서 각색) Jupyter와 Tensorflow가 설치된 container image를 선택해서 노트북 서버를 생성하세요. Python 3 노트북 생성을 위해 Jupyter 인터페이스를 사용하세요. 아래 코드를 복사, 붙여넣으세요. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.fl..

Summary Getting Started - Installing Kubeflow 를 보고 Kubeflow를 설치 브라우저에서 Central Dashboard를 엽니다. 왼쪽 패널에서 “Notebooks”를 클릭합니다. “New Server”를 클릭해서 새로운 노트북 서버를 생성합니다. 노트북 서버를 위한 설정을 명시합니다. 노트북이 준비되면 “CONENCT”를 클릭합니다. Detailed Steps 브라우저에서 Kubeflow Central Dashboard 를 여세요. 네임스페이스를 선택합니다. 상단의 사용가능한 네임스페이스 목록을 보고 선택합니다. Kubeflow 프로필과 일치하는 네임스페이스를 선택합니다.(프로필에 대해 더 알고싶다면 multi-user-isolation 페이지를 참고하세요) 왼쪽..

영어로 된 문서를 읽는건 항상 느리고 답답합니다. 영어도 잘 못해서 사전과 번역기를 참조해가며 읽으니 효율이 낮은 것처럼 느껴집니다. 하지만 새로운 기술을 공부하다보면 결국 공식문서만한게 없습니다. 구글링을 아무리 해봐도 마지막엔 공식문서의 대부분을 읽은 상태가 된 경험을 자주 하기 때문입니다. 그 기술을 가장 잘 아는 사람은 기술을 만든 사람들이니 당연한 결과일 것입니다. 그래서 차라리 처음부터 공식문서를 완독하는게 더 효율적일지도 모릅니다. What is kubeflow Notebooks? Kubeflow 노트북은 쿠버네티스 클러스터 내에서 Pod로 구동되는 웹 베이스 개발 환경을 제공합니다. 주요 특징은 아래와 같습니다: JupyterLab, RStudio, Visual Studio Code(cod..