컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 및 기타 분야에 딥 러닝을 적용하면서 점점 더 많은 개발자가 이를 자신의 애플리케이션에 통합하고 있습니다. 그러나 딥 러닝 훈련 및 관리에는 많은 리소스와 시간이 필요하므로 개발자에게는 큰 과제입니다. 다행히 Kubeflow는 Kubernetes에서 딥 러닝 모델을 실행하고 관리할 수 있는 오픈 소스 기계 학습 워크플로 프레임워크입니다.
이 기사에서는 Kubeflow를 사용하여 PHP 애플리케이션에서 딥 러닝 모델을 훈련하고 관리하는 방법을 소개합니다.
Kubeflow란 무엇인가요?
Kubeflow는 Kubernetes를 기본 인프라로 사용하여 Google에서 개발한 오픈소스 기계 학습 워크플로 프레임워크입니다. 딥 러닝 모델의 훈련, 디버깅, 배포 및 관리를 포함하여 자동화된 딥 러닝 도구 및 프로세스를 제공합니다. Kubeflow는 또한 부하가 높은 딥 러닝 워크로드에 대처하기 위해 리소스를 적응적으로 확장할 수 있습니다.
Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 컨테이너와 컨테이너에서 실행되는 애플리케이션을 관리하는 확장 가능한 방법을 제공하고 리소스와 프로세스를 관리하는 도구를 제공합니다.
Kubeflow는 Kubernetes의 자동화 기능과 컨테이너 기술을 사용하고 딥 러닝 워크플로를 위한 높은 수준의 추상화 계층을 구축합니다. Kubeflow는 Kubernetes를 지원하는 모든 클라우드 플랫폼이나 개인 데이터 센터에서 실행될 수 있습니다.
PHP 애플리케이션에서 Kubeflow를 어떻게 사용하나요?
Kubeflow를 사용하여 PHP 애플리케이션에서 딥 러닝 모델을 훈련하고 관리하려면 Kubernetes를 통해 클러스터를 자동으로 배포하고 관리해야 합니다.
다음은 PHP 애플리케이션에서 Kubeflow를 사용하기 위한 상위 수준 프로세스입니다.
Kubeflow 사용을 시작하기 전에 Kubernetes를 실행하는 클러스터를 준비해야 합니다. Kubernetes는 퍼블릭 클라우드 플랫폼, 프라이빗 데이터 센터 또는 로컬 컴퓨터에서 실행될 수 있습니다. 선호하는 플랫폼을 선택하고 플랫폼에서 제공하는 지침에 따라 클러스터를 준비할 수 있습니다.
Kubernetes 클러스터에 Kubeflow를 설치하는 것은 매우 간단합니다. 먼저 kubectl 명령줄 도구를 설치하고 다음 명령을 사용하여 설치해야 합니다.
kubectl apply -n kubeflow -f https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/download/v1.1.0/kubeflow-1.1.0.yaml
이 명령은 Kubeflow 네임스페이스에 Kubeflow의 핵심 구성 요소와 종속 항목을 설치합니다.
Kubeflow는 개발자가 딥 러닝 모델을 위한 교육 워크플로를 생성하고 관리하는 데 도움이 되는 "파이프라인"이라는 그래픽 워크플로 편집기를 제공합니다.
Pipeline을 사용하려면 Kubeflow에서 새 네임스페이스를 생성하고 다음 명령을 사용하여 Pipeline 구성요소를 설치해야 합니다.
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
그런 다음 Kubeflow의 웹 콘솔에서 Pipeline을 시작하고 이를 사용하여 Depth Learn 워크플로를 생성, 실행 및 관리할 수 있습니다. .
Kubeflow에서는 딥 러닝 모델을 생성하고 학습하는 것이 쉽습니다. Kubeflow는 Tensorflow, Keras, PyTorch 등을 비롯한 다양한 일반적인 딥 러닝 프레임워크와 도구를 제공합니다. 개발자는 이러한 도구를 사용하여 모델을 구축 및 훈련하고 Kubeflow에서 이러한 모델을 배포 및 관리할 수 있습니다.
모델을 배포하려면 여러 모델 버전을 호스팅 및 확장하고 필요에 따라 자동으로 확장할 수 있는 Kubeflow의 '제공' 구성 요소를 사용해야 합니다. Serving은 개발자가 모델에 액세스하는 데 사용할 수 있는 간단한 REST API도 제공합니다.
Kubeflow에서는 잠재적인 문제를 감지하고 해결하는 데 다양한 모니터링 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Prometheus는 개발자가 클러스터의 다양한 지표와 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있는 널리 사용되는 오픈 소스 모니터링 솔루션입니다.
Grafana는 클러스터 내 다양한 지표의 분포와 추세를 시각화하는 데 사용할 수 있는 또 다른 인기 있는 시각화 도구입니다.
요약
이 기사에서는 PHP 애플리케이션에서 Kubeflow를 사용하여 딥 러닝 모델을 훈련하고 관리하는 방법을 소개했습니다. Kubeflow는 개발자가 딥 러닝 모델을 쉽게 배포, 훈련, 관리할 수 있도록 자동화된 딥 러닝 도구와 프로세스를 제공합니다. 딥 러닝 모델 개발 및 관리 문제를 처리할 수 있는 안정적이고 효율적인 방법을 찾고 있다면 Kubeflow는 의심할 여지 없이 매우 좋은 선택입니다.
위 내용은 Kubeflow를 사용하여 PHP 개발에서 딥 러닝 모델을 훈련하고 관리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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