Развертывание конвейера Computer Vision с использованием Kubeflow в Kubernetes - PullRequest
Новая
       11

Развертывание конвейера Computer Vision с использованием Kubeflow в Kubernetes

0 голосов
/ 25 декабря 2018

Можно ли запустить конвейер компьютерного зрения с Kubeflow?Это хорошая идея, будет ли он работать эффективно?

Предположим, что этапами конвейера должны быть сегментация изображения, некоторая фильтрация, а что нет (gpu активировал opencv до сих пор) и, возможно, тензорный поток, служащий дляCNN в конце.

Любые полезные ресурсы?

Спасибо,

1 Ответ

0 голосов
/ 29 января 2019

Трубопроводы kubeflow отлично подойдут для вашего конкретного случая использования.Идея состоит в том, что вы упаковываете все отдельные шаги, которые вы хотите отделить, что-то вроде: 1 / предварительная обработка, 2 / тренировка, 3 / порция.Каждый контейнер спроектирован таким образом, чтобы он мог принимать соответствующие аргументы, которые вы хотите изменить с течением времени для запуска разных версий конвейера.

  • Для образа предварительной обработки я бы предложил начать с образа GPU с установленным opencv, который отбрасывает вывод в Google Cloud Storage.
  • Для обучения вы можете использовать образ google/cloud-sdk:latest, который поставляется с командой gcloud, так что вы просто копируете свой код и запускаете команду ml engine.
  • Для обслуживания вы можете использовать ml engine для развертывания модели и, таким образом, начать построение образа заново google/cloud-sdk:latest, в качестве альтернативы вы можете использовать TF, обслуживающий изображений , которые доступны с полкивам нужно только указать корзину, в которой хранится сохраненная модель, и название модели см. инструкции .

В этих публикациях в блоге описывается, как построить аналогичный конвейер.

...