Kubeflow第一篇--knowledge learning

予读者言：
本系列博客本义作为笔者记录所用，所以可能稍显冗长，但同时也记录了我的学习研究思路，会在学习的过程中不断更新，可供读者借鉴，能对大家有些许帮助就是笔者最为开心之事～

introduction to kubeflow101

kubefolw 是一个专门为kubernetes定制的机器学习工具包。

Kubeflow Pipelines是一个基于Docker容器进行创建、部署、管理多步ML 工作流的平台。

Kubeflow 提供很多组件进行跨多个平台机器学习训练。

Kubeflow UIs提供了一个快速访问安装在kubernetes上的kubeflow各组件的操作界面。
我可能会用到的TensorBoards、Volumes、Kubeflow Pipeline（KFP）、Pipelines…

Kubeflow 不只是部署一个控制器和产品，而是一个APP、 一个完整的生命周期。

两种方式安装：

1. 打包好的安装包
   
   问题是：好像没有可以直接安装在搭建好的k8s集群上的版本，选哪个呢？
2. 手动安装
   适合高阶用户，意思就是我不适合这个方式。

1. Katib：用于超参数调节
2. Kubeflow Pipeline：帮助创建端到端的机器学习工作流
3. tensorboard：可用于分布式训练

1. 首先，要考虑k8s、docker、kfctl、kustomize以及kubeflow版本匹配的问题。

2. 需要配置storageclass,外网下载安装kfctl_k8s_istio.v1.2.0,之后便可以访问kubeflow UI了。