Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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2.3 超越本地部署

一些人已经在本地Kubernetes部署上尝试了这一点。Kubeflow的功能之一是使用Kubernetes进行扩展。Kubernetes既可以运行在单台机器上,也可以运行在多台计算机上,部分环境可以根据需求动态添加更多的资源。虽然Kubernetes是一个行业标准,但在不同的云厂商上,Kubeflow的设置步骤也有所不同。Kubeflow的入门指南(https://oreil.ly/eq6rC)有GCP、AWS、Azure、IBM Cloud和OpenShift的安装说明。一旦Kubeflow在Kubernetes集群上安装,你可以再次尝试这个相同的例子,看看相同的代码如何运行。

在云厂商上部署时,Kubeflow可能会创建更多的Kubernetes资源,这些资源也应该被删除。例如,在Google上,你可以通过部署管理器来删除辅助服务。