18、云特定工具配置与模型服务应用指南

云特定工具配置与模型服务应用指南

云特定工具与配置

云特定工具能够加速开发进程，但也可能导致供应商锁定问题。以 Google Cloud 为例，由于 Kubeflow 源自 Google，在 Google Cloud 上运行时具备一些额外特性。

• TPU 加速实例 ：机器学习过程的不同部分不仅能从不同数量的机器中受益，还能得益于不同类型的机器。例如，模型服务通常使用大量低内存机器就能有不错的表现，而模型训练则更适合高内存或 TPU 加速的机器。使用 GPU 有便捷的内置简写方式，而使用 TPU 时，需要显式导入 kfp.gcp 作为 gcp 。导入后，可以通过在容器操作中添加 .apply(gcp.use_tpu(tpu_cores=cores, tpu_resource=version, tf_version=tf_version)) 来添加 TPU 资源，类似于添加 GPU 资源。需要注意的是，TPU 节点仅在特定区域可用，可查看 Google Cloud 页面获取支持区域列表。
• TFX 的 Dataflow ：在 Google Cloud 上，可以将 Kubeflow 的 TFX 组件配置为使用 Google 的 Dataflow 进行分布式处理。为此，需要指定一个分布式输出位置（因为工作节点之间没有共享的持久卷），并将 TFX 配置为使用 Dataflow 运行器。以下是一个示例：

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