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  1. kf-kale-源码

  2. Kubeflow管道 有关创建Kubeflow管道的示例，请参见示例

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  1. chicago-taxi-forecast:使用Kubeflow和TFX的端到端时间序列预测管道-源码

  2. 使用Kubeflow和TFX的端到端时间序列预测管道 此存储库包含用KubeFlow和TFX创建e2e时间序列预测管道的最少步骤，该管道已部署在Google Cloud Platform上 在本教程中，都使用了。 本教程中涵盖的步骤按建议的顺序进行： 如何在GCP上创建和部署Kubeflow集群（ ） 使用 （ ）大规模转换BigQuery的数据 使用（ ）检查数据异常和偏斜 K8s集群上的火车模型（ ） 在部署模型（ ） 模型性能（ ） 构建并运行（ ） 如有疑问，请联

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：499kb
    • 提供者：weixin_42166261

  1. pipelines:Kubeflow的机器学习管道-源码

  2. SDK： Kubeflow管道服务概述 是一个机器学习（ML）工具箱，专用于简化，可移植和可扩展地在Kubernetes上部署ML工作流。 Kubeflow管道是使用Kubeflow Pipelines SDK构建的可重用的端到端ML工作流。 Kubeflow管道服务具有以下目标： 端到端编排：启用并简化端到端机器学习管道的编排 轻松进行实验：让您轻松尝试各种想法和技术，并管理各种试验/实验。 易于重用：使您可以重用组件和管道以快速将端到端解决方案拼凑在一起，而无需每次都重新构建。 文献

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  1. Kubeflow培训-源码

  2. 什么是Kubeflow？ Kubeflow是在Kubernetes之上的开源机器学习工具包。 Kubernetes是大规模交付软件的行业标准，Kubeflow在K8和数据科学工具（库，框架，管道，笔记本）之间提供了云原生接口，从而将Ops引入了ML。 Kubeflow培训 此仓库是Canonical和Mavencode提供的为期5天的Kubeflow企业培训的一部分。 在整个培训期间，Mavencode和Canonical的专家将指导您完成从安装Kubeflow到使用Kubeflow＆Ka

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  1. but丁-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: :open_book: 我喜欢编写代码，创建数据驱动的解决方案和教学PS：校友 10Academy还是HDSC研究员 :eyes: ML讲师/课程开发人员codesquad 并继续学习。 :telescope: 我正在使用Apache AIRFLOW和SparkML创建用于自动进行数据处理和模型部署的生产就绪管道。 积极使用Kubeflow和Kubernetes :seedling: 目前在Coursera上的数据工程专业指导下，在GCP上练习我的数据

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  1. kubeflow_sugar：与kfp不同的依赖项可选库，可减少样板代码，错误并有助于使代码更漂亮-源码

  2. Kubeflow糖 可选的依赖项依赖python库，它减少了样板，并有助于使任何与KFP SDK（“ kfp”）兼容的代码不再那么冗长。 到目前为止，kfp支持管道开发和周围的工作流，但希望通过文档驱动协议与容器内代码兼容。 该工具主要在容器内代码和流水线后运行方面侧重于加强该协议。 通常，kfp由管道构建器导入。 通常，kubeflow_sugar将通过容器内代码导入。 特征 还没有，PR来了... 快来了 Pythonic（即无JSON和OO的）度量捕获（即/mlpipeline-metr

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  1. elyra-aidevsecops-tutorial：具有Thoth和Elyra的AIDevSecOps-源码

  2. Elyra AIDevSecOps教程 本教程用于使用项目模板，管道和机器人来讨论数据科学和Dev / DevOps之间的接口。 使用的演示应用程序是AI的“ hello world”：MNIST经典 项目模板 可以在这里找到使用的项目模板： 。 它显示了数据科学家（例如数据，笔记本，模型）需求与AI开发人员工程师的需求（例如清单）之间的相关性。 使用项目模板可实现共享性，因为任何接受该项目或查找有关该项目的特定内容的人都可以立即识别出所需的所有资源。 环境与工具 本教程是使用基础结构和提供

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. kubeflow管道-源码

  2. SDK： Kubeflow管道服务概述 是一种机器学习（ML）工具箱，专用于简化，可移植和可扩展地在Kubernetes上部署ML工作流。 Kubeflow管道是使用Kubeflow Pipelines SDK构建的可重用的端到端ML工作流。 Kubeflow管道服务具有以下目标： 端到端编排：启用并简化端到端机器学习管道的编排 简单的实验：使您轻松尝试各种想法和技术，以及管理各种试验/实验。 易于重用：使您可以重用组件和管道以快速将端到端解决方案拼凑在一起，而无需每次都重新构建。 文献

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  1. couler：用于在不同工作流引擎（例如Argo工作流，Tekton Pipelines和Apache Airflow）上构建和管理工作流的统一接口-源码

  2. 库勒 什么是库勒？ Couler旨在提供一个统一的界面，用于在不同的工作流引擎（例如 ， 和上构建和管理工作流。 Couler包含在和。 谁使用Couler？ 您可以在找到正在使用Couler的组织的列表。 如果您想将您的组织添加到列表中，请向我们发送请求请求。 为什么要使用Couler？ 如今存在许多工作流引擎，例如 ， 和 。 但是，他们的编程经验各不相同，并且它们具有不同的抽象级别，这些级别通常是晦涩而复杂的。 下面的代码段是一些使用Apache Airflow和构建工作流的示例。

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：184kb
    • 提供者：weixin_42116921

  1. kubeflow：Kubernetes的机器学习工具包-源码

  2. Kubeflow是机器学习操作的云原生平台-管道，培训和部署。 文献资料 请参考上的官方文档。 工作小组 Kubeflow社区被组织成具有相关存储库的工作组（WG），这些存储库专注于ML平台的特定部分。 快速链接 参与其中 请参考页面。

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  1. kfp-tekton:带有Tekton后端的Kubeflow管道-源码

  2. Tekton的Kubeflow管道 该项目将Kubeflow管道和Tekton整合在一起。 该项目是根据此。 当前代码使您可以端对端运行Tekton后端的Kubeflow Pipelines。 使用Kubeflow Pipelines DSL创建管道，然后将其编译为Tekton YAML。 将已编译的Tekton YAML上传到KFP引擎（API和UI），并在启用日志记录和工件跟踪的情况下端对端运行。 有关该项目的更多详细信息，请关注此详细的。 此外，请查看这些和演示的。 Tyk顿 Tek

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