Добро пожаловать в последний выпуск блога Arrikto с советами и рекомендациями по Kubeflow! В простом формате вопросов и ответов мы стремимся предоставить советы и рекомендации для пользователей Kubeflow от среднего до продвинутого уровня. Хорошо, давайте погрузимся.
В чем разница между create_component_from_func и func_to_container_op?
Они эквивалентны, но функция func_to_container_op устарела во второй версии SDK. Для получения дополнительной информации о том, что устарело, см. здесь:
https://github.com/kubeflow/pipelines/issues/6133
Фото: Александр Браун из Community Slack
Что входит в выпуск Kubeflow 1.4.1 Patch и почему это важно?
Выпуск Kubeflow 1.4.1 Patch был сокращен в связи с проблемой, из-за которой Istio возвращает ошибку 404. Ошибка могла быть вызвана порядком применения сервисных объектов Knative и Istio Gateway.
Релиз 1.4.1 Patch можно найти здесь:
https://github.com/kubeflow/manifests/releases/tag/v1.4.1
Почему мой оператор MPI застрял в CrashBackoffLoop в Kubeflow v1.2?
Развертывание MPI использует тег `latest` в развертывании, который работал, когда была выпущена версия 1.2, но теперь не работает. Чтобы исправить это, обновите тег с «последнего» до «v0.2.3» либо с помощью Kustomize, либо путем жесткого кодирования его в манифесте.
Источник: Джесси Вольф из Community Slack
Есть ли обходной путь для контроллера облачных конечных точек, застрявшего в ImagePullBackoff?
Если вы зайдете в журналы, вы увидите что-то вроде строк:
> e "gcr.io/cloud-solutions-group/cloud-endpoints-controller:0.2.1": unexpected status code [manifests 0.2.1]: 403 Forbidden
И если вы пойдете искать образ, то увидите, что его не существует. Работа вокруг:
```bash
git clone https://github.com/jlewi/cloud-endpoints-controller.git
cd cloud-endpoints-controller
git checkout 0.2.1
docker build . -t <YOUR DOCKER REGISTRY>/cloud-endpoints-controller:0.2.1
docker push <YOUR DOCKER REGISTRY>/cloud-endpoints-controller:0.2.1
```
Это создает образ, который развертывание может найти до тех пор, пока официальный образ не будет перезапущен.
Фото: Мустафа Абдельхамид
Влияет ли Kubeflow каким-либо образом на проблему безопасности log4j?
Нет. Единственный компонент в Kubeflow, который использует log4j, — это коннектор s3, который зависит от JClouds, который зависит от log4j, однако JClouds зависит от log4j 1.x (например, 90% проектов, зависящих от log4j), и уязвимость затронула только log4j 2. x, так что будьте спокойны, вы в безопасности.
Как я могу найти дополнительные ресурсы, которые помогут мне с моим новогодним решением узнать больше о Kubeflow?
На странице событий Arrikto есть много контента о предстоящих вебинарах, встречах и других мероприятиях, связанных с Kubeflow. Определенно стоит проверить.
Основные моменты сообщества Kubeflow, 21 декабря
Слабый
В конце декабря 21 года канал Kubeflow Slack насчитывал более 6650 участников! (Для тех из вас, кто играет дома, это увеличение почти на 1000 участников с 21 июня!
Гитхаб
Вот статистика GitHub за 21 декабря для нескольких различных проектов Kubeflow.
- Kubeflow: 239 участников, 11 046 звезд, 37 новых выпусков.
- Pipelines: 142 новых выпуска
- Катиб: 14 новых выпусков
- KServe: 37 новых выпусков
- Манифесты: 15 новых выпусков
Встречи
Нам еще рано собираться лично, но это не значит, что мы не можем собираться виртуально, чтобы изучать и обсуждать темы, связанные с Kubeflow и MLOps! Компания Arrikto выступила с инициативой создания сети из дюжины нейтральных встреч Наука о данных, машинное обучение, MLOps и Kubeflow в нескольких крупных городах. Более 2100+ членов сообщества уже зарегистрировались!
Присоединяйтесь к Meetup рядом с вами и ознакомьтесь с календарем предстоящих выступлений.
- "Афины"
- Остин
- Банглор
- Бостон
- "Чикаго"
- Лондон
- "Нью-Йорк"
- "Полуостров"
- "Сан-Франциско"
- Сиэтл
- "Кремниевая долина"
- "Торонто"
Забронируйте БЕСПЛАТНЫЙ мастер-класс по Kubeflow и MLOps
Этот БЕСПЛАТНЫЙ виртуальный семинар разработан специально для специалистов по данным, разработчиков машинного обучения, инженеров DevOps и операторов инфраструктуры. Семинар охватывает базовые и продвинутые темы, связанные с Kubeflow, MiniKF, Рок, Катиб и KFServing. На семинаре вы получите четкое представление о том, как эти компоненты могут работать вместе, чтобы помочь вам быстрее внедрить модели машинного обучения в производство. Нажмите, чтобы назначить семинар для вашей команды.
Об Аррикто
В Arrikto мы являемся активными членами сообщества Kubeflow, внесшими значительный вклад в последний релиз 1.4. Наши проекты/продукты включают в себя:
- MiniKF, готовое к работе локальное развертывание Kubeflow, которое устанавливается за считанные минуты и понимает, как уменьшить масштаб вашей инфраструктуры.
- Enterprise Kubeflow (EKF) — это полная платформа для операций машинного обучения, которая упрощает, ускоряет и защищает жизненный цикл разработки модели машинного обучения с помощью Kubeflow.
- Rok — это решение для управления данными для Kubeflow. Встроенная интеграция Rok с Kubeflow упрощает операции и повышает производительность, обеспечивая при этом управление версиями данных, упаковку и безопасный обмен между командами и облачными границами.
- Kale, инструмент рабочего процесса для Kubeflow, который органично управляет всеми компонентами Kubeflow.
Первоначально опубликовано на https://www.arrikto.com 19 января 2022 г.
