Cara menggunakan Kubeflow untuk melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam dalam pembangunan PHP

Dengan penerapan pembelajaran mendalam dalam penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan dan bidang lain, semakin ramai pembangun menyepadukannya ke dalam aplikasi mereka sendiri. Walau bagaimanapun, latihan dan pengurusan pembelajaran mendalam memerlukan banyak sumber dan masa, yang merupakan cabaran besar bagi pembangun. Nasib baik, Kubeflow ialah rangka kerja aliran kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang boleh menjalankan dan mengurus model pembelajaran mendalam pada Kubernetes.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Kubeflow dalam aplikasi PHP untuk melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam.

Apakah itu Kubeflow?

Kubeflow ialah rangka kerja aliran kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangunkan oleh Google, menggunakan Kubernetes sebagai infrastruktur asas. Ia menyediakan alatan dan proses pembelajaran mendalam automatik, termasuk latihan, penyahpepijatan, penggunaan dan pengurusan model pembelajaran mendalam. Kubeflow juga boleh menyesuaikan sumber secara adaptif untuk mengatasi beban kerja pembelajaran mendalam yang bermuatan tinggi.

Kubernetes ialah platform sumber terbuka untuk mengautomasikan penggunaan, penskalaan dan pengurusan aplikasi kontena. Ia menyediakan cara berskala untuk mengurus bekas dan aplikasi yang berjalan padanya, serta menyediakan alatan untuk mengurus sumber dan proses.

Kubeflow menggunakan keupayaan automasi dan teknologi kontena Kubernetes dan membina lapisan abstraksi peringkat tinggi untuk aliran kerja pembelajaran mendalam. Kubeflow boleh dijalankan pada mana-mana platform awan atau pusat data peribadi yang menyokong Kubernetes.

Bagaimana untuk menggunakan Kubeflow dalam aplikasi PHP?

Untuk menggunakan Kubeflow untuk melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam dalam aplikasi PHP, anda perlu menggunakan dan mengurus kluster secara automatik melalui Kubernetes.

Berikut ialah proses peringkat tinggi untuk menggunakan Kubeflow dalam aplikasi PHP:

1. Menyediakan kluster Kubernetes

Sebelum anda mula menggunakan Kubeflow, anda perlu menyediakan kluster yang menjalankan Kubernetes. Kubernetes boleh dijalankan pada platform awan awam, pusat data peribadi atau pada komputer tempatan. Anda boleh memilih platform pilihan anda dan menyediakan kluster anda mengikut garis panduan yang disediakan oleh platform.

2. Memasang Kubeflow

Memasang Kubeflow pada gugusan Kubernetes adalah sangat mudah. Mula-mula, anda perlu memasang alat baris arahan kubectl dan memasangnya menggunakan arahan berikut:

kubectl apply -n kubeflow -f https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/download/v1.1.0/kubeflow-1.1.0.yaml

Perintah ini akan memasang komponen teras dan kebergantungan Kubeflow dalam ruang nama kubeflow.

3. Buat aliran kerja pembelajaran mendalam

Kubeflow menyediakan editor aliran kerja grafik yang dipanggil "Pipeline" yang boleh membantu pembangun mencipta dan mengurus aliran kerja latihan untuk model pembelajaran mendalam.

Untuk menggunakan Pipeline, anda perlu mencipta ruang nama baharu dalam Kubeflow dan memasang komponen Pipeline menggunakan arahan berikut:

kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=v1.1.0
kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/env/dev?ref=v1.1.0

Anda kemudian boleh melancarkan Pipeline dalam konsol web Kubeflow dan menggunakannya untuk mencipta, menjalankan dan mengurus kedalaman Belajar aliran kerja .

4. Latih dan gunakan model

Mencipta dan melatih model pembelajaran mendalam dalam Kubeflow adalah mudah. Kubeflow menyediakan banyak rangka kerja dan alatan pembelajaran mendalam yang biasa, termasuk Tensorflow, Keras, PyTorch, dsb. Pembangun boleh menggunakan alatan ini untuk membina dan melatih model mereka serta menggunakan serta mengurus model ini dalam Kubeflow.

Untuk menggunakan model, anda perlu menggunakan komponen "Serving" Kubeflow, yang dapat mengehoskan dan melanjutkan berbilang versi model, menskala secara automatik mengikut keperluan. Penyajian juga menyediakan API REST ringkas yang boleh digunakan oleh pembangun untuk mengakses model mereka.

5. Memantau dan Menyahpepijat

Dalam Kubeflow, pelbagai alatan pemantauan tersedia untuk mengesan dan menyelesaikan isu yang berpotensi. Sebagai contoh, Prometheus ialah penyelesaian pemantauan sumber terbuka yang digunakan secara meluas yang boleh membantu pembangun memantau pelbagai penunjuk dan penggunaan sumber dalam kelompok dalam masa nyata.

Grafana ialah satu lagi alat visualisasi popular yang boleh digunakan untuk menggambarkan pengedaran dan arah aliran pelbagai metrik dalam kelompok.

Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara Kubeflow digunakan dalam aplikasi PHP untuk melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam. Kubeflow menyediakan alatan dan proses pembelajaran mendalam automatik untuk membantu pembangun menggunakan, melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam dengan mudah. Jika anda sedang mencari cara yang boleh dipercayai dan cekap untuk menangani cabaran pembangunan dan pengurusan model pembelajaran mendalam, maka Kubeflow sudah pasti merupakan pilihan yang sangat baik.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Kubeflow untuk melatih dan mengurus model pembelajaran mendalam dalam pembangunan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!