13、使用Kubeflow和TensorFlow Extended构建自定义模型管道

使用Kubeflow和TensorFlow Extended构建自定义模型管道

在机器学习和深度学习领域，将模型投入生产并确保其高效运行是一项极具挑战性的任务。本文将介绍如何使用Kubeflow和TensorFlow Extended（TFX）构建自定义模型管道，包括创建工作台、编写管道代码、执行管道以及比较不同管道等内容。

1. 使用Kubeflow构建自定义模型管道

首先，我们来了解如何使用Kubeflow构建自定义模型管道。整个过程包含多个步骤，下面将详细介绍。

1.1 创建工作台

创建Vertex AI工作台可以通过云shell完成，具体步骤如下：
1. 激活云shell ：点击云shell图标激活，然后输入以下命令：

gcloud notebooks instances create kubeflow-custom-ml \
    --vm-image-project=deeplearning-platform-release \
    --vm-image-family=common-cpu-notebooks \
    --machine-type=n1-standard-4 \
    --location=us-central1-a

2. 查看创建的工作台 ：创建完成后，新工作台会显示在Vertex AI的工作台部分，点击“OPEN JUPYTERLAB”。

1.2