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Kubeflow pour l'apprentissage automatique
book

Kubeflow pour l'apprentissage automatique

by Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky, Richard Liu, Ilan Filonenko
November 2024
Intermediate to advanced
264 pages
7h 25m
French
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Kubeflow pour l'apprentissage automatique

Annexe A. Configurations et compromis de l'exécuteur Argo

Jusqu'à récemment, toutes les mises en œuvre de Kubernetes prenaient en charge les API de Docker. L'implémentation initiale d'Argo en dépendait. Avec l'introduction d'OpenShift 4, qui ne prend pas en charge les API de Docker, la situation a changé. Pour prendre en charge l'absence des API de Docker, Argo a introduit plusieurs nouveaux exécuteurs : Docker, Kubelet et Kubernetes APIs. La valeur containerRuntimeExecutor config dans le fichier de paramètres Argo contrôle l'exécuteur utilisé. Les avantages et les inconvénients de chaque exécuteur (sur la base des informations fournies ici) sont résumés dans le tableau A-1. Ce tableau devrait t'aider à choisir la bonne valeur de l'exécuteur Argo.

Tableau A-1. API d'Argo et de Kubernetes
Exécuteur testamentaire Docker Kubelet API Kubernetes PNC

Pour

Prend en charge tous les exemples de flux de travail. Le plus fiable, bien testé, très évolutif. Communique avec le démon Docker pour les tâches lourdes.

Sécurisé. Ne peut pas échapper aux privilèges du compte de service du pod. Extensibilité moyenne. La récupération des journaux et l'interrogation des conteneurs se font par l'intermédiaire de Kubelet.

Sécurisé. Ne peut pas échapper aux privilèges du compte de service du pod. Pas de configuration supplémentaire.

Sécurisé. Impossible d'échapper aux privilèges du compte de service. La collecte d'artefacts peut être effectuée à partir de la couche d'image de base. Évolutif : l'interrogation ...

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