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在openEuler上使用Kubeflow部署Tensorflow并完成MNIST分析任务验证
待办的
#I60FMP
开源实习
ZhengZhenyu
成员
创建于
2022-11-10 10:26
【任务分值】 40分 【背景描述】Kubeflow是的机器学习工具包，Kubeflow是运行在K8S之上的一套技术栈，它把诸多对机器学习的支持，比如模型训练，超参数训练，模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署，提供整个流程各个系统的高可用及方便的进行扩展部署了 kubeflow的用户就可以利用它进行不同的机器学习任务。 openEuler目前缺少对Kubeflow适配的基本验证，本题目为openEuler的Kubeflow适配提供基本的原型验证。 【需求描述】验证在openEuler OS上部署Kubeflow v1.6 + TensorFlow AI学习框架，并完成最基本的MNIST分析任务。 【环境要求】 CPU架构：x86_64/aarch64 OS版本：openEuler22.03-LTS 【产出标准】 1. 完成Kubeflow在openEuler 22.03 LTS上的部署并输出部署指导 2. 完成KubeFlow + TensorFlow部署并输出部署指导 3. 完成基本的MNIST数据分析，并输出操作指导 【PR提交地址】本仓库 【期望完成时间】2022-12-31 【开发指导】Kubeflow: https://www.kubeflow.org/ 【导师及邮箱】@zhengzhenyu zheng.zhenyu@outlook.com 【备注】 本issue为面向高校学生的[“openEuler开源实习”](https://www.openeuler.org/zh/internship/ )项目的任务，非参加该项目的人员勿领。
【任务分值】 40分 【背景描述】Kubeflow是的机器学习工具包，Kubeflow是运行在K8S之上的一套技术栈，它把诸多对机器学习的支持，比如模型训练，超参数训练，模型部署等进行组合并已容器化的方式进行部署，提供整个流程各个系统的高可用及方便的进行扩展部署了 kubeflow的用户就可以利用它进行不同的机器学习任务。 openEuler目前缺少对Kubeflow适配的基本验证，本题目为openEuler的Kubeflow适配提供基本的原型验证。 【需求描述】验证在openEuler OS上部署Kubeflow v1.6 + TensorFlow AI学习框架，并完成最基本的MNIST分析任务。 【环境要求】 CPU架构：x86_64/aarch64 OS版本：openEuler22.03-LTS 【产出标准】 1. 完成Kubeflow在openEuler 22.03 LTS上的部署并输出部署指导 2. 完成KubeFlow + TensorFlow部署并输出部署指导 3. 完成基本的MNIST数据分析，并输出操作指导 【PR提交地址】本仓库 【期望完成时间】2022-12-31 【开发指导】Kubeflow: https://www.kubeflow.org/ 【导师及邮箱】@zhengzhenyu zheng.zhenyu@outlook.com 【备注】 本issue为面向高校学生的[“openEuler开源实习”](https://www.openeuler.org/zh/internship/ )项目的任务，非参加该项目的人员勿领。
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状态
待办的
待办的
进行中
已完成
已拒绝
负责人
未设置
标签
sig/sig-OSCourse
intern
intern-OSCourse
intern-AI
未设置
项目
未立项任务
未立项任务
里程碑
未关联里程碑
未关联里程碑
Pull Requests
未关联
未关联
关联的 Pull Requests 被合并后可能会关闭此 issue
分支
未关联
未关联
master
开始日期 - 截止日期
-
置顶选项
不置顶
置顶等级：高
置顶等级：中
置顶等级：低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
预计工期
（小时）
参与者（1）
1
https://gitee.com/openeuler/opensource-intern.git
git@gitee.com:openeuler/opensource-intern.git
openeuler
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