国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah Peranti teknologi industri IT Paip Pembelajaran Mesin: Menyediakan Kubernet di Premis

Paip Pembelajaran Mesin: Menyediakan Kubernet di Premis

Feb 15, 2025 am 08:49 AM

Tutorial berbilang bahagian ini membimbing anda melalui membina saluran paip pembelajaran mesin di premis menggunakan alat sumber terbuka. Ia sesuai untuk pemula pada anggaran, menekankan kawalan dan kebolehprediksi kos.

Kelebihan utama:

  • kos efektif: mengelakkan perbelanjaan perkhidmatan awan.
  • disesuaikan: menawarkan kawalan yang lebih besar ke atas saluran paip ML anda.
  • boleh diakses: Memudahkan persediaan Kubernet dengan enjin rancher Kubernetes (RKE), yang memerlukan hanya Docker Basic dan kemahiran Linux.
  • Pendekatan Praktikal: Panduan tangan untuk pembangunan saluran paip ML, sesuai untuk pemula.

Mengapa pergi ke premis?

Banyak yang menganggap penyimpanan awan (AWS S3, Google Cloud Storage), tetapi siri ini menunjukkan membina saluran paip berfungsi menggunakan pelayan sedia ada, sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber. Pendekatan ini menyediakan persekitaran pembelajaran yang selamat tanpa kos yang tidak dapat diramalkan.

penonton sasaran:

Panduan ini adalah untuk jurutera perisian atau individu yang membina model ML siap sedia pengeluaran, terutama yang baru untuk saluran paip ML.

Prasyarat:

kebiasaan dengan Linux (Ubuntu 18.04 disyorkan) dan pengetahuan Docker asas membantu. Kepakaran Kubernet Deep tidak diperlukan.

Alat yang digunakan:

    Docker
  • Kubernetes
  • rancher (dengan RKE)
  • saluran paip Kubeflow/Kubeflow (dilindungi di bahagian kemudian)
  • minio
  • TensorFlow (dilindungi di bahagian kemudian)

Fasa 1: Pemasangan Kubernet Easy dengan Rancher

Bahagian ini memberi tumpuan kepada tugas mencabar pemasangan Kubernet, dipermudahkan dengan RKE.

Langkah 0: Penyediaan Mesin:

Anda memerlukan sekurang -kurangnya dua mesin Linux (atau VM dengan rangkaian jambatan dan mod promiscuous diaktifkan) pada LAN yang sama, yang ditetapkan sebagai 'Master' dan 'Pekerja'. Perhatikan bahawa menggunakan VMS mengehadkan akses dan prestasi GPU.

Machine Learning Pipelines: Setting Up On-premise Kubernetes Butiran mesin penting (alamat IP, nama pengguna, kekunci SSH) diperlukan untuk konfigurasi. Nama hos sementara (mis.,

) akan digunakan untuk tutorial ini. Ubah suai fail

anda dengan sewajarnya pada kedua -dua mesin untuk mencerminkan nama hos dan alamat IP ini. Jika menggunakan VMS, tambahkan entri HostName ke fail rancher-demo.domain.test mesin tuan rumah anda juga untuk akses penyemak imbas. /etc/hosts /etc/hosts

Langkah 1: Mendapatkan binari RKE:

Muat turun binari RKE yang sesuai untuk OS anda dari halaman pelepasan GitHub, menjadikannya boleh dilaksanakan, dan gerakkannya ke

. Sahkan pemasangan dengan menjalankan

. /usr/local/bin rke

Langkah 2: Menyediakan tuan rumah Linux:

pada

semua

mesin:

  1. Pasang Docker: Pasang Docker CE (versi 19.03 atau lebih baru) menggunakan arahan yang disediakan. Sahkan pemasangan dan tambahkan pengguna anda ke kumpulan docker. Log keluar dan kembali untuk perubahan kumpulan berkuat kuasa.
  2. SSH Keys: Sediakan kekunci SSH pada nod induk dan salin kunci awam kepada semua nod pekerja. Konfigurasikan pelayan SSH untuk membenarkan pemajuan port (AllowTcpForwarding yes dalam /etc/ssh/sshd_config).
  3. Lumpuhkan Swap: Lumpuhkan Swap Menggunakan sudo swapoff -a dan mengulas entri swap dalam /etc/fstab.
  4. Gunakan tetapan sysctl: run sudo sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1.
  5. Konfigurasi DNS (Ubuntu 18.04):
  6. Pasang , edit , tambah Nameservers (mis., 8.8.4.4 dan 8.8.8.8), dan mulakan semula resolvconf. /etc/resolvconf/resolv.conf.d/head resolvconf
  7. Langkah 3: Fail Konfigurasi Kluster:

pada nod induk, gunakan untuk membuat fail

. Sediakan maklumat yang diperlukan (alamat IP, nama host, peranan, laluan utama SSH, dll.).

rke config cluster.yml Langkah 4: Membawa kluster:

Run pada nod induk untuk membuat kluster Kubernet. Proses ini mengambil sedikit masa.

rke up Langkah 5: Menyalin KubeConfig:

salin ke

.

kube_config_cluster.yml $HOME/.kube/config Langkah 6: Memasang Kubectl:

Pasang pada nod induk menggunakan arahan yang disediakan. Sahkan pemasangan dengan menjalankan

.

kubectl kubectl get nodes Langkah 7: Memasang Helm 3:

Pasang Helm 3 menggunakan arahan yang disediakan.

Langkah 8: Memasang rancher menggunakan Helm:

Tambah repositori rancher, buat ruang nama , dan pasang rancher menggunakan HELH. Pantau status penempatan.

cattle-system Langkah 9: Menyediakan Ingress (Untuk Akses Tanpa Pengimbang Beban):

3 Langkah 10: Mengakses peternak:

ingress.yml mengakses UI rancher di kubectl apply -f ingress.yml (atau nama hos yang anda pilih), buat kata laluan, dan tetapkan nama domain.

Langkah 11: Memasang Manager Cert-Manager:

https://rancher-demo.domain.test

Pasang CERT-Manager (versi v0.9.1) menggunakan arahan yang disediakan. Pantau pod untuk memastikan mereka berjalan.

Machine Learning Pipelines: Setting Up On-premise Kubernetes Ini melengkapkan persediaan kluster Kubernet. Bahagian seterusnya siri ini akan meliputi memasang Kubeflow.

Soalan Lazim (Soalan Lazim):

Seksyen Soalan Lazim memberikan jawapan yang komprehensif kepada soalan-soalan umum mengenai persediaan Kubernet di premis, yang meliputi manfaat, perbandingan dengan penyelesaian berasaskan awan, cabaran, pertimbangan keselamatan, strategi migrasi, keperluan perkakasan, skala, pengendali kubernet, beban kerja mesin, dan beban kerja mesin, dan Pemantauan Prestasi.

Atas ialah kandungan terperinci Paip Pembelajaran Mesin: Menyediakan Kubernet di Premis. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pintasan pemaju ' s ke platform seperti udemy anda Pintasan pemaju ' s ke platform seperti udemy anda Jun 17, 2025 pm 04:43 PM

Apabila membangunkan platform pembelajaran yang serupa dengan Udemy, tumpuan bukan hanya pada kualiti kandungan. Sama pentingnya ialah bagaimana kandungan itu disampaikan. Ini kerana platform pendidikan moden bergantung kepada media yang boleh diakses, cepat, dan mudah dicerna.

Platform penjual semula kos efektif untuk membeli sijil SSL Platform penjual semula kos efektif untuk membeli sijil SSL Jun 25, 2025 am 08:28 AM

Di dunia di mana kepercayaan dalam talian tidak boleh dirunding, sijil SSL telah menjadi penting bagi setiap laman web. Saiz pasaran pensijilan SSL bernilai USD 5.6 bilion pada tahun 2024 dan masih berkembang dengan kuat, didorong oleh perniagaan e-dagang yang melonjak

5 Gateway Pembayaran Terbaik Untuk SaaS: Panduan Terbaik Anda 5 Gateway Pembayaran Terbaik Untuk SaaS: Panduan Terbaik Anda Jun 29, 2025 am 08:28 AM

Gerbang pembayaran adalah komponen penting dalam proses pembayaran, membolehkan perniagaan menerima pembayaran dalam talian. Ia bertindak sebagai jambatan antara pelanggan dan saudagar, dengan selamat memindahkan maklumat pembayaran dan memudahkan urus niaga. Untuk

Taufan dan Badai Sandstorms boleh diramalkan 5,000 kali lebih cepat terima kasih kepada model Microsoft AI baru Taufan dan Badai Sandstorms boleh diramalkan 5,000 kali lebih cepat terima kasih kepada model Microsoft AI baru Jul 05, 2025 am 12:44 AM

Model kecerdasan buatan baru (AI) telah menunjukkan keupayaan untuk meramalkan peristiwa cuaca utama dengan lebih cepat dan dengan ketepatan yang lebih besar daripada beberapa sistem ramalan global yang paling banyak digunakan. Model ini, bernama Aurora, telah dilatih U

Kajian baru mendakwa AI 'memahami' emosi lebih baik daripada AS & MDASH; Terutama dalam situasi yang dikenakan emosi Kajian baru mendakwa AI 'memahami' emosi lebih baik daripada AS & MDASH; Terutama dalam situasi yang dikenakan emosi Jul 03, 2025 pm 05:48 PM

Dalam apa yang kelihatan seperti satu lagi kemunduran untuk domain di mana kita percaya manusia akan selalu melampaui mesin, para penyelidik kini mencadangkan agar AI memahami emosi yang lebih baik daripada yang kita lakukan.

Peranti anda memberi makan kepada pembantu AI dan menuai data peribadi walaupun mereka sedang tidur. Inilah cara mengetahui apa yang anda kongsi. Peranti anda memberi makan kepada pembantu AI dan menuai data peribadi walaupun mereka sedang tidur. Inilah cara mengetahui apa yang anda kongsi. Jul 05, 2025 am 01:12 AM

Suka atau tidak, kecerdasan buatan telah menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian. Banyak peranti-termasuk pisau cukur elektrik dan berus gigi-telah menjadi berkuasa AI, "menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengesan bagaimana seseorang menggunakan peranti, bagaimana devi

Adakah penyumberan luar semuanya akan menanggung keupayaan kita untuk berfikir untuk diri kita sendiri? Adakah penyumberan luar semuanya akan menanggung keupayaan kita untuk berfikir untuk diri kita sendiri? Jul 03, 2025 pm 05:47 PM

Kecerdasan Buatan (AI) bermula sebagai usaha untuk mensimulasikan otak manusia. Ia kini dalam proses mengubah peranan otak manusia dalam kehidupan seharian? Revolusi perindustrian mengurangkan pergantungan pada buruh manual. Sebagai seseorang yang menyelidik aplikasinya

Model AI Lanjutan menjana sehingga 50 kali lebih banyak CO ₂ pelepasan daripada LLM yang lebih biasa ketika menjawab soalan yang sama Model AI Lanjutan menjana sehingga 50 kali lebih banyak CO ₂ pelepasan daripada LLM yang lebih biasa ketika menjawab soalan yang sama Jul 06, 2025 am 12:37 AM

Semakin tepatnya kita cuba membuat fungsi model AI, semakin besar pelepasan karbon mereka menjadi - dengan petunjuk tertentu menjana sehingga 50 kali lebih banyak karbon dioksida daripada yang lain, menurut kajian baru -baru ini. Model -model yang berlaku seperti Claude Antropik

See all articles