6、深入了解Kubeflow Pipelines：从数据存储到高级特性

深入了解Kubeflow Pipelines：从数据存储到高级特性

在机器学习工作流中，Kubeflow Pipelines 是一个强大的工具，它基于 Argo Workflows 构建，为数据科学家和开发者提供了便捷的管道定义和执行方式。本文将详细介绍 Kubeflow Pipelines 的多个方面，包括数据存储、Argo 基础、管道构建以及高级特性等内容。

1. 步骤间的数据存储

在实际的机器学习管道中，容器间传递的数据往往较大，Kubeflow 提供了两种主要的数据存储方法：Kubernetes 集群内的持久卷和云存储选项（如 S3），但每种方法都有其固有的问题。

1.1 持久卷

持久卷抽象了存储层，但根据供应商的不同，持久卷的配置可能较慢，并且有 IO 限制。持久卷有不同的访问模式：
- ReadWriteOnce ：卷可以由单个节点以读写模式挂载。
- ReadOnlyMany ：卷可以由多个节点以只读模式挂载。
- ReadWriteMany ：卷可以由多个节点以读写模式挂载。

可以使用 Kubeflow Pipelines 的 VolumeOp 创建自动管理的持久卷，示例代码如下：

dvop = dsl.VolumeOp(name="create_pvc",
                    resource_name="my-pvc-2",