tfjob的一篇文章，跟公司内使用方式类似

最新推荐文章于 2025-04-25 14:22:15 发布

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使用Kubernetes管理神经网络训练集群

AI天才研究院

05-31

998

使用Kubernetes管理神经网络训练集群 1.背景介绍 1.1 深度学习和神经网络的兴起随着大数据和计算能力的不断提升,深度学习和神经网络技术在过去十年中取得了长足的进步,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域

企业AI开发平台的容器化部署：AI应用架构师的Docker与K8s实战

最新发布

AI天才研究院

08-05

638

随着企业AI应用从实验走向生产，传统部署方式（如裸金属、虚拟机）的痛点（环境不一致、资源利用率低、弹性不足）日益凸显。容器化技术（Docker）与编排系统（Kubernetes，简称K8s）为解决这些问题提供了标准化方案。本文从概念基础理论框架架构设计实现机制实际应用高级考量六大维度，结合AI应用架构师的实战经验，系统讲解企业AI开发平台的容器化部署全流程。Docker镜像构建的最佳实践（多阶段构建、分层优化）；K8s集群中AI任务（训练/推理）的调度策略（GPU资源管理、分布式训练编排）；

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Kubeflow--TFJob实现机制分析

chenxy02的博客

04-18

2495

前言：虽然Kubeflow提供了一大堆组件，涵盖了机器学习的方方面面，但模型训练肯定是Kubeflow最重要的功能。 TFJob的本质 KubeFlow针对各种各样的机器.

Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

weixin_40581617的博客

06-14

4011

介绍本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。第一篇：阿里云上使用JupyterHub第二篇：阿里云上小试TFJob第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlowTensorFlow分布式训练和KubernetesTensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库，在数据科学家中间非常流行，特别是可以明显加速训练效率的分布式训练...

Kubeflow实战系列：阿里云上小试TFJob

weixin_33806914的博客

06-13

591

介绍本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow方案, 本文介绍如何使用TfJob运行模型训练。第一篇：阿里云上使用JupyterHub 第二篇：阿里云上小试TFJob 第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型第五篇：利用TensorFlow Serving进行...

k8s之kueue中的workload 和 kubeflow中的TFJob

woshihlf的博客

04-25

836

组件作用与对方的关系TFJob运行 TensorFlow 分布式训练被Workload封装，受 Kueue 调度Workload管理作业的排队和资源分配持有TFJob的元数据，控制其何时执行。

Kubeflow中使用Helm图表部署TFJob运算符指南

6. 使用Helm Chart部署和管理Kubeflow中的TFJob运算符：用户可以通过下载相应的Helm Chart包，然后使用helm install命令来部署TFJob运算符。在部署过程中，用户可以通过修改values.yaml文件来配置TFJob运算符的参数...

k8s tfjob批调度-volcano调研

chen_wen_jun的博客

04-10

1884

背景最近工作聚焦在机器学习这块，公司采用的kubeflow框架中的tfjob，利用tersorflow进行分布式训练。在训练过程中，发现在整体资源不足的情况下，由于k8s默认调度器调度的粒度是pod，但是tfjob可能对应多个pod, 多个tfjob可能会互相争抢资源而陷入资源死锁。于是开始调研解决方案，优先考虑开源的方案，最终发现2种解决方案: 第一种是kube-batch及从此之上衍生的volcano, 可以作为k8s第二调度器，对机器学习、大数据等job类任务批调度做了特殊优化第二种是k8s

在kubeflow里面淘出来的tf_operator镜像

11-17

在kubeflow里面淘出来的tf_operator，使用docker load < tf_operator.tar，load到集群的各个节点

tf-yarn:仅需几行代码即可在YARN上训练TensorFlow模型！

05-17

tf-yarnᵝ tf-yarn是我们在Criteo建立的Python库，用于在Hadoop / YARN集群上训练TensorFlow模型。可以在找到介绍性博客文章。它支持在一个或多个具有不同分配策略的工作器上运行，并且可以仅使用几行代码就可以在CPU或GPU上运行。它的API提供了一个与Estimators和Keras一起使用的简单入口点。请参考以获取一些代码示例。支持所有类型的培训（一名工人/分布式）。更多信息。在学习期间，可以在单独的容器中生成。 TensorFlow的分发策略有两种选择：和安装用Pip安装请注意，为了在单个软件包中同时支持tensorflow cpu和gpu，tf-yarn不直接依赖于tensorflow。您可以运行pip install tf-yarn然后安装tensorflow或tensorflow_gpu，也可以使用pi

Kubeflow--TFJob实现机制学习

Jiana_Feng的博客

06-10

754

也有组使用Vertex AI，21年发布。作为一个新的托管机器学习平台，其旨在帮助开发者更轻松地部署和维护其AI 模型。apiVersion --> string --> api版本，目前为 kubeflow.org/v1alpha1。spec --> TFJobSpec --> TensorFlow job的定义。kind --> string --> REST资源的类型. 这里是TFJob。metadata --> ObjectMeta --> 标准元数据定义.

tf-operator 的测试

runzhliu大数据/容器日记

07-29

1154

文章目录1 Overview2 Setups2.1 Prerequisite2.2 Run3 SummaryReference 1 Overview 近期组内掌管的资源利用效率不够高，我们正在想办法在混部集群（游戏+离线任务），多跑一些离线任务。平台之前提供过一些大规模机器学习的模块给算法同学使用，效果不错，但是因为交互以及和 K8S 的集成问题，还有就是人力问题，没有做的很好，最近调研了一些 t...

使用 TFJob 进行分布式深度学习任务的多 GPU 协调指南

gs80140的专栏

01-06

967

TFJob 是一个用于 Kubernetes 上运行 TensorFlow 训练任务的工具，由 Kubeflow 项目提供。TFJob 提供了一种资源编排方式，可以方便地在分布式集群中运行 TensorFlow 任务，支持多副本、分布式训练和弹性伸缩。

[kubeflow] 从零搭建training-operator项目

weixin_43742643的博客

08-17

1938

最近一直在看源码，思考怎么从零搭建一个类似的项目呢？网上查了很多资料，点开的chrome标签页密密麻麻，这里把自己的学习过程记录下来，代码在。training-operator里面主要是一些CRD和相关的controller。其中包括了tfjob，pytorchjob，mpijob，mxjob，paddlepaddlejob等等。这里我们主要关注tfjob和pytorchjob。之所以称之为tfjob，是因为契合支持tensorflow的分布式训练。

tf-operator 测试

qq_43337384的博客

05-15

553

笔者近期在做k8s上在线任务和离线任务同时实现的项目，那么所遇到的难题之一就是如何将tf-operator作为离线任务部署。笔者在网上搜索有关tf-operator的文章以及相关操作，发现有一篇博文非常合适，于是在这里进行转载并进行了归纳总结。关于 tf-operator，可以参考官网和 Github 仓库，简单理解，tf-operator 就是让用户在 K8S 集群上部署训练任务更加方便和简单。安装因为 Kubeflow 安利：在 Kubernetes 上进行机器学习内容已经比较老了，Kubeflo

通过TF Operator进行统一生命周期管理

TungstenFabric的博客

01-05

371

内附视频+资料