Klever 项目常见问题解决方案

Klever 项目常见问题解决方案

klever Cloud Native ML/DL Platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kl/klever

一、项目基础介绍

Klever 是一个云原生平台，专为机器学习工作负载设计。它帮助用户训练、分发、管理和部署他们的机器学习模型。Klever 构建在许多前沿的开源项目之上，如 Kubeflow、Harbor 等。当前的主要组件包括：

• ormb：一个命令行界面和库，帮助用户管理类似 Docker 镜像的机器学习模型。
• 模型注册中心：一个集中化的注册中心，包含一组 API 和 UI（即将添加）用于机器学习模型的管理，基于 Harbor 和 ormb。
• 服务平台：一个用于部署模型注册中心中模型的平台，借助 Seldon Core。

项目主要使用的编程语言为 Python。

二、新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装 Klever？

解决步骤：

1. 确保您的系统中已经安装了 Docker 和 Kubernetes。
2. 克隆项目仓库到本地：git clone https://github.com/kleveross/klever.git
3. 进入项目目录：cd klever
4. 运行安装脚本：./install.sh。该脚本会自动配置和启动所有必要的 Klever 组件。

问题二：如何在 Klever 中创建和注册模型？

解决步骤：

1. 使用 ormb 命令行工具创建模型：ormb create my-model
2. 打包模型：ormb pack my-model
3. 推送模型到模型注册中心：ormb push my-model
4. 在模型注册中心中查看模型：ormb list

问题三：如何在 Klever 中部署模型？

解决步骤：

1. 在模型注册中心中找到想要部署的模型。
2. 使用 Seldon Core 的部署工具部署模型。具体命令可能如下：seldon deploy my-model --namespace default
3. 确保已经正确配置了 Seldon Core 和 Kubernetes 集群。
4. 部署完成后，可以通过 Seldon Core 的界面或命令行工具检查模型状态。

以上是 Klever 项目的常见问题及解决步骤，希望能帮助到初次使用该项目的开发者。

klever Cloud Native ML/DL Platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kl/klever