Capítulo 12. Canalizaciones Parte 2: Canalizaciones Kubeflow
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En el Capítulo 11, hablamos de la orquestación de nuestros pipelines con Apache Beam y Apache Airflow. Estas dos herramientas de orquestación tienen grandes ventajas: Apache Beam es fácil de configurar, y Apache Airflow está ampliamente adoptado para otras tareas ETL.
En este capítulo, queremos hablar de la orquestación de nuestros pipelines con Kubeflow Pipelines. Kubeflow Pipelines nos permite ejecutar tareas de aprendizaje automático dentro de clústeres Kubernetes, lo que proporciona una solución de canalización altamente escalable. Como ya comentamos en el Capítulo 11 y mostramos en la Figura 12-1, nuestra herramienta de orquestación se encarga de la coordinación entre los componentes de la canalización.
Figura 12-1. Orquestadores de canalizaciones
La configuración de Kubeflow Pipelines es más compleja que la instalación de Apache Airflow o Apache Beam. Pero, como veremos más adelante en este capítulo, ofrece grandes prestaciones, como el navegador de linaje de tuberías, la integración con TensorBoard y la posibilidad de ver visualizaciones TFDV y TFMA. Además, aprovecha las ventajas de Kubernetes, como el autoescalado de pods de computación, el volumen persistente, las solicitudes de recursos y los ...
Get Construir Pipelines de Aprendizaje Automático now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
