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Kubeflow

在 Kubernetes 上组织数据与 AI 工作负载,支持模型开发和运行流程。

Kubeflow 能做什么

在 Kubernetes 上组织数据与 AI 工作负载,支持模型开发和运行流程。

  • 模型训练与部署
先让一次工作流转清楚

如何使用 Kubeflow

在集群中组织模型工作负载

准备输入

  • Kubernetes环境
  • 模型任务
  • 数据与资源配置

操作步骤

  1. 在已有 Kubernetes 环境中选择需要使用的训练或管道组件。
  2. 配置代码、数据与计算资源,提交对应模型工作负载。
  3. 查看任务状态、日志和产物,排查失败步骤后再运行下一轮。

预期交付物

  • 运行的模型任务
  • 工作负载状态

核对资源配额、数据权限和任务结果。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 Kubeflow 官方说明 ↗

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