FfDL 是 IBM 的深度学习平台,它能将 TensorFlow,Caffe,PyTorch 做为 Kubernetes 的服务提供给开发者。
该库包含了 FfDL 平台的核心服务,FfDL是深度学习的操作系统「结构」。
Github 链接:
https://github.com/IBM/FfDL
官方页面:
https://developer.ibm.com/code/2018/03/20/fabric-for-deep-learning/
FfDL是一个协作平台:
开放的深度学习 API
常用的工具
在用户的私有云或公共云中运行深度学习托管
在分布式硬件上独立于框架训练的深度学习模型
有多种方法能够在本地安装 FfDL 或者嵌入现有的 Kubernetes 集群。
注意:如果您的 Kubernetes 集群版本是 1.7 或更低版本,请转到 values.yaml 并将 k8s_1dot8_or_above 更改为 false。
1.用 Minikube 安装
如果你的设备上有 Minikube,用以下指令来部署 FfDL 平台
export VM_TYPE=minikube
make minikube
make deploy
2.用 Kubernetes 集群安装
要将 FfDL 安装到适当的 Kubernetes 集群,请确保 kubectl 指向正确的 namespace,然后部署平台服务:
export VM_TYPE=none
export PUBLIC_IP=<Cluster Public IP>
make deploy
3.用 IBM Cloud Kubernetes 集群安装
要将 FfDL 安装到适当的 IBM Cloud Kubernetes 集群,请确保 kubectl 指向正确的 namespace,并且您的计算机使用 bx login 进行登录,然后部署平台服务:
export VM_TYPE=ibmcloud
export CLUSTER_NAME=<Your Cluster Name> # Replace <Your Cluster Name> with your IBM Cloud Cluster Name
make deploy
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