我是Kubeflow和k8s的新手。我已经设置了一个单节点k8s集群,并在上面安装了Kubeflow。我现在正在尝试"Kubeflow for Machine Learning“一书中的”conditional pipeline“简单示例,但我收到了"cannot post /apis/v1beta1/如果我执行"kubectl get -A svc | grep dashboard",我只看到Kubeflow中央仪表
几周来,我一直在阅读ML在生产中的不同方法。我决定测试Kubeflow,并决定在GCP上测试它。我开始使用Kubeflow官方网站(这里是https://www.kubeflow.org/docs/gke/)上的guiidline在GCP上部署kubeflow。我遇到了很多问题,很难解决。我开始寻找一种更好的方法,我注意到GCP AI platform现在只需几个简单的步骤就可以部署Kubefl
我试图在GCP上使用KubeFlow,并且遵循这个,但是不再支持"“,所以我遵循了"”的文档。然而,我不断地得到这个"You cannot perform this action because the Cloud SDK component manager is disabled for this“错误,而且我发现的解决方案都没有奏效。我有另外两个朋友告诉我,他们从去年起就试着让KubeFlow起作用,但我确实看到人们在Stackoverflow上发布了关
目前,我试图在本地jupyterlab服务器上使用kubeflow kale jupyter扩展,而没有安装Kubernetes和kubeflow,并试图在GCP AI管道服务器或任何其他Cloud管道服务器上运行我的代码管道我可以通过kubeflow管线SDK(因为它有添加主机名详细信息的功能)来完成这个任务。但是,当试图通过库贝弗-卡莱扩展来实现时,它不起作用。如我所知,我们需要提供Kubeflow管道服务器的主机名,这是我无法在kubef
下面是kubeflow mnist示例指南,这里是
在运行kustomize build . | kubectl apply -f - configmap/mnist-map-training-45h47275m7unchanged error: unable to recognize "STDIN": no matches for kind "TFJob" in version "kubeflow.org/v1beta2"时,我一直在阅读github 上的几个
我在我的Kubeflow应用程序中遇到了与https://github.com/kubeflow/kubeflow/issues/6014相同的问题。修复非常简单(只是一个类型转换),然后我想自己修复它并重新部署Kubeflow。 问题是我在安装了Kubeflow bundle via Juju的本地计算机上运行k3s集群。使用Kubernetes部署Kubeflow