TensorFlow Extended (TFX) 在 Kubernetes 上的部署指南 🚀

TensorFlow Extended (TFX) 是 Google 开发的端到端机器学习平台，支持在 Kubernetes 环境中高效部署和管理机器学习流水线。以下是关键步骤和资源：

1. 环境准备

• 确保已安装 Kubernetes 集群（推荐使用 minikube 或 GKE）
• 配置 Docker 镜像仓库（如 TensorFlow 官方镜像）
• 安装 TFX 依赖项：

  pip install tfx
  

2. 核心组件

• 流水线编排：使用 TFX 的 Pipeline API 定义训练、评估、部署流程
  
  

  TFX Pipeline 架构
• Kubernetes 集成：通过 tfx_kubeflow 插件实现与 KubeFlow 的协同工作
  
  

  Kubernetes 集群
• 服务部署：利用 Kubernetes 的自动扩缩容特性部署 TFX 服务
  
  

  容器编排

3. 最佳实践

• 使用 Helm 图表简化部署流程
• 配置 PersistentVolume 保证数据持久化
• 监控 TFX 服务状态：
  
  

  监控仪表盘

4. 扩展阅读

• TFX 官方文档：深入了解功能细节
• Kubernetes 与机器学习：更多集成方案
• TFX + KubeFlow 案例：实际部署示例

📌 注意：部署前请确保符合 Google Cloud 服务条款 和 Kubernetes 安全规范