20、基于 Kubernetes 的机器学习实践指南

基于 Kubernetes 的机器学习实践指南

1. 机器学习工作流阶段

机器学习工作流主要包含以下几个关键阶段：
- 数据集准备 ：此阶段涉及训练模型所用数据集的存储、索引、编目和元数据管理。在实际应用中，仅考虑存储方面。数据集大小差异巨大，从数百兆字节到数百太字节甚至拍字节不等。为了训练模型，必须为其提供合适的存储，以满足这些不同规模数据集的需求。通常，需要大规模的块存储和对象存储，并且要能通过 Kubernetes 原生存储抽象或直接访问的 API 进行访问。
- 模型开发 ：数据科学家在此阶段编写、共享和协作开发机器学习算法。像 JupyterHub 这样的开源工具易于在 Kubernetes 上安装，因为它们的运行方式与其他工作负载类似。
- 训练 ：为了让模型学会执行其设计的任务，必须对其进行训练。训练过程的产物通常是训练模型状态的检查点。训练过程会充分利用 Kubernetes 的各种功能，包括调度、访问专用硬件、数据集卷管理、扩展和网络等，这些功能协同工作以完成训练任务。
- 服务 ：这是使训练好的模型能够响应客户端服务请求的过程，模型可以根据客户端提供的数据进行推理。例如，一个经过训练用于检测猫狗的图像识别模型，当客户端提交一张狗的图片时，模型应能以一定的准确率判断出这是一只狗。

以下是工作流阶段的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[数据集准备] --> B[模型开发]
    B