Как я могу получить результат обученной модели с помощью Kubeflow Fairing?

Я использую обтекатель Kubeflow для тренировки TensorFlow в Kubernetes. Обучение проходит успешно, но теперь я хочу служить конечная точка прогнозирования.

Как я могу получить сохраненный сеанс TensorFlow (веса, смещения и т. Д.) На этапе обучения, чтобы я мог это сделать? На данный момент результат шага обучения сохраняется в контейнере Docker, запущенном в кластере Kubernetes.


python-3.x kubernetes tensorflow kubeflow tensorflow-serving
person dippynark    schedule 16.06.2019    source источник
comment
Привет, я не знаю, как использовать Kubeflow Fairing для обучения модели, но согласно исследованиям и документации: пожалуйста, следуйте этому руководству с примерами, как сохранить модель в локальный PVC или с облачным хранилищем google gcs. Есть еще один пример. Пожалуйста, поделитесь с вами выводами   -  person Mark    schedule 21.06.2019

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Я неправильно понял объем обтекателя Kubeflow - на момент написания он не поддерживает копирование обученной модели из задания обтекателя туда, откуда был запущен код, и это не обязательно желательно.

Вместо этого я использовал экземпляр Minio, предоставленный Kubeflow для хранения и извлечения архивов с обученными моделями.

person dippynark    schedule 03.07.2019