开源项目教程：Intro to ML with Kubeflow Examples

开源项目教程：Intro to ML with Kubeflow Examples

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项目介绍

intro-to-ml-with-kubeflow-examples 是一个开源项目，旨在通过示例帮助用户理解和使用 Kubeflow 进行机器学习。该项目提供了多个实际案例，涵盖了从数据准备到模型部署的整个机器学习流程。通过这些示例，用户可以快速上手并掌握 Kubeflow 的核心功能和最佳实践。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下工具和环境：

• Git
• Docker
• Kubeflow

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/intro-to-ml-with-kubeflow/intro-to-ml-with-kubeflow-examples.git
cd intro-to-ml-with-kubeflow-examples

运行示例

以下是一个简单的示例，展示如何运行一个 Kubeflow 管道：

# 进入示例目录
cd pipelines

# 运行示例管道
kubectl apply -f simple_pipeline.yaml

应用案例和最佳实践

数据准备

在 data-extraction 目录中，提供了多个数据提取和预处理的示例脚本，帮助用户准备机器学习所需的数据。

模型训练

scikitLearn/python 目录中包含了一些使用 Scikit-Learn 进行模型训练的示例代码，展示了如何使用 Kubeflow 进行分布式训练。

模型部署

recommender 目录中的示例展示了如何将训练好的模型部署到 Kubeflow，并进行在线推理。

典型生态项目

Seldon Core

Seldon Core 是一个开源机器学习模型部署工具，与 Kubeflow 紧密集成。在 ch2_seldon_examples 目录中，提供了一些使用 Seldon Core 部署模型的示例。

TensorFlow Extended (TFX)

TFX 是一个端到端的机器学习平台，提供了从数据准备到模型部署的全套工具。在 pipelines 目录中，有一些结合 TFX 和 Kubeflow 的示例，展示了如何构建和运行完整的机器学习管道。

通过这些示例和最佳实践，用户可以更好地理解和使用 Kubeflow，加速机器学习项目的开发和部署。

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