【源码】基于Kubernetes的MLOps流水线系统

项目简介

本项目是部署于Kubernetes集群的MLOps流水线系统。借助Jenkins搭建流水线，利用Seldon部署模型，结合Istio进行网管控制。同时包含Prometheus用于集群性能监控，以及Grafana用于监控数据可视化。

项目的主要特性和功能

1. Jenkins流水线：实现模型开发、测试、部署的自动化流程。
2. Seldon：用于在Kubernetes上部署和管理机器学习模型，支持多种框架和模型格式。
3. Istio：提供微服务管理和网络控制功能，增强服务的可见性、可靠性和安全性。
4. Prometheus：对Kubernetes集群进行性能监控，收集各种指标数据。
5. Grafana：用于数据可视化，展示Prometheus收集的监控数据，生成图表和看板。

安装使用步骤

前置条件

1. 拥有一个Kubernetes集群（推荐使用minikube创建本地集群），确保版本兼容（推荐使用v1.21.4）。
2. 安装kubectl、docker、istioctl以及S2I工具。
3. 确保硬件满足要求（2核CPU、8G内存）。

部署服务

1. 使用项目中的安装脚本在Kubernetes集群中部署各个服务，包括Jenkins、Seldon、Istio、Prometheus和Grafana。
2. 根据需要配置各服务，例如Jenkins的配置文件、Seldon的模型部署配置等。

示例代码

项目中的example文件夹提供了一个kdd99_dagmm示例，包括一个深度学习模型（PytorchModel）的测试脚本（test_model.py）。这个示例展示了如何在MLOps流水线上进行测试、部署和归档。

使用注意事项

1. 在使用模型前，确保已经加载了预训练的模型权重。
2. 根据实际数据集调整模型的输入和输出处理部分。
3. 根据实际需求配置Istio的网络控制策略。
4. 监控数据可能需要一些时间才能开始在Prometheus和Grafana中显示。

下载地址

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