【亲测免费】 Kubeflow Arena 开源项目安装与使用教程
概览
Kubeflow Arena 是一个基于 Kubernetes、Helm 和 Kubeflow 的命令行界面(CLI),旨在简化数据科学家在分布式环境中的机器学习训练作业的运行和监控过程,无需深入掌握 Kubernetes 的复杂性。本教程将指导您了解 Arena 的核心结构,并提供基本的操作指南,包括其目录结构、启动与配置文件的相关信息。
1. 项目的目录结构及介绍
Kubeflow Arena 的仓库遵循典型的 Go 语言项目布局,包含了多个关键的子目录来组织代码和资源:
cmd: 包含主程序的入口点,如arena命令的实现。docs: 存储项目文档,包括用户指南和技术说明。samples: 提供示例脚本或配置文件,帮助新用户快速上手。sdk: 可能包含用于开发插件或扩展的软件开发工具包。charts: Helm 图表目录,用于部署 Arena 到 Kubernetes 集群。kubernetes-artifacts: 包含特定于 Kubernetes 的配置或辅助资源。pkg: 含有业务逻辑和各种功能的软件包。- 其他常规文件如
.gitignore,Dockerfile,LICENSE,README.md等,提供基本项目配置、构建指令、许可证信息和项目简介。
2. 项目的启动文件介绍
虽然 Arena 作为一个 CLI 工具,没有传统意义上的“启动文件”,但其运行依赖于 Go 语言编译后的可执行文件。开发者可以通过克隆仓库并运行以下命令来构建它:
mkdir -p $(go env GOPATH)/src/github.com/kubeflow
cd $(go env GOPATH)/src/github.com/kubeflow
git clone https://github.com/kubeflow/arena.git
cd arena
make
构建完成后,arena 可执行文件将会位于 arena/bin 目录下,这是用户的“启动”点。
对于最终用户,通常通过下载预编译的二进制文件或者使用容器镜像来启动使用 Arena。
3. 项目的配置文件介绍
Arena 主要依赖于 Kubernetes 配置和可能的一些本地配置。它本身并不直接管理大量的本地配置文件。用户在使用过程中可能会接触到的配置主要包括:
-
Kubernetes 配置 (
kubeconfig): Arena 使用 Kubernetes 的配置文件来连接到集群。通常位于$HOME/.kube/config,用户可以指定不同的kubeconfig路径以指向不同的集群。 -
环境变量: 如在进行性能分析时设置
PROFILE_RATE来控制CPU性能剖析的采样率,或者其他可能影响Arena行为的环境变量。
在运行特定命令时,用户可通过命令行参数来指定或覆盖配置项,例如使用 arena --kubeconfig=path/to/kubeconfig <command> 来指定Kubernetes配置文件路径。
请注意,为了实际部署和使用 Arena,还需参考其官方文档进行详细配置和环境准备。本教程仅提供了快速概览,具体操作步骤需依据最新的官方指南。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00