Kubeflow2 [OSS] Katib로 Hyper Parameter Tuning 하기 Katib는 아랍어로 '비서'라는 뜻이다. 머신러닝을 수행하는 일의 상당부분이 최적화 파라미터를 찾는 부분인데, 그것을 돈으로 자동으로 찾아 주는 것이라 보면 된다. AutoML은 Auto Feature Engineering, Neural Architecture Search, Hyper Parameter Optimization을 지원하는데 Katib는 후자 2개를 지원한다. 아직 NAS는 베타 상태이고, HPO만 테스트 해 보았는데 절차에 비해 사용은 그리 간단하지 않은 느낌이다. 준비할 것은 Kubeflow 설치와 YAML 파일 뿐이다. 설치는 이전 포스트에서 했고, YAML파일은 공식 사이트에서 MNIST 예제를 가져와서 적용해 보자. algorithmName: 부분의 random은 random se.. 2020. 6. 30. [OSS] Mac에서 Kubeflow 설치하고 테스트하기 Kubeflow의 공식정의는 아래와 같다. "The Kubeflow project is dedicated to making deployments of machine learning (ML) workflows on Kubernetes simple, portable and scalable. Our goal is not to recreate other services, but to provide a straightforward way to deploy best-of-breed open-source systems for ML to diverse infrastructures. Anywhere you are running Kubernetes, you should be able to run Kubeflow" Kube.. 2020. 6. 29. 이전 1 다음
