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Klever Model Registry

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Klever Model Registry 是一个云原生的模型仓库。通过 Klever Model Registry，你可以：

  • 管理你的机器学习模型的完整生命周期
  • 利用已有的镜像仓库基础设施，对模型进行版本化和分发
  • 跟踪模型的变化情况，查看模型的超参数等信息，帮助决策
  • 对模型进行格式的转换，自动化地在 TensorFlow SavedModel，ONNX 等格式间转换，方便部署
  • 利用模型，进行推理服务
  • 利用模型，获得适合边缘部署的独立二进制，便捷地进行边缘推理（Coming Soon!）

Klever Model Registry 的特性包括：

  • 基于 Docker 与 Kubernetes 部署
  • 对现有工作流的零侵入性
  • 像 Docker 一样管理机器学习模型（在 kleveross/ormb 的帮助下）
  • 复用 Harbor 进行模型管理，不引入额外的基础设施
  • 对于 MLflow 管理的模型支持启动模型服务
  • 对以下格式的模型进行签名解析
    • SavedModel
    • ONNX
    • GraphDef
    • NetDef
    • Keras H5
    • CaffeModel
    • TorchScript
    • MXNetParams
    • PMML
  • 自动地进行模型格式间的转换（持续增加中）
    • MXNetParams 转为 ONNX
    • Keras H5 转为 SavedModel
    • CaffeModel 转为 NetDef
    • NetDef 转为 ONNX

查看我们的 官方文档 获取更多信息。

UI MockUp

安装

构建镜像

Clone:

$ git clone https://github.com/kleveross/klever-model-registry
$ cd klever-model-registry

Get the dependencies:

$ go mod tidy

Build:

$ make docker-build

部署

请参考 docs/docs_zh/installation.md

如果想快速部署验证，可使用脚本按照如下安装步骤安装。

$ wget https://raw.githubusercontent.com/kleveross/klever-model-registry/master/scripts/installation/install-k8s-1.14.sh
$ bash install-k8s-1.14.sh <master-ip>

或者

$ wget https://raw.githubusercontent.com/kleveross/klever-model-registry/master/scripts/installation/install-k8s-1.19.sh
$ bash install-k8s-1.19.sh <master-ip>

社区

klever-model-registry 是 Klever 云原生机器学习平台的子项目，Klever 的 Slack 是 klever.slack.com. 请利用这一邀请链接加入 Slack 讨论。