Kubernetes 上的分布式 XGBoost

通过 Kubeflow XGBoost Training Operator 支持在 Kubernetes 上的分布式 XGBoost 训练和批量预测。

说明

要在Kubernetes集群中运行XGBoost作业，请执行以下步骤：

  1. 在 Kubernetes 集群上安装 XGBoost Operator。

    1. XGBoost Operator 旨在管理 XGBoost 作业的调度和监控。请按照 此安装指南 安装 XGBoost Operator。

  2. 编写将由 XGBoost Operator 执行的应用程序代码。

    1. 要使用 XGBoost Operator，您需要编写一些 Python 脚本来实现 XGBoost 的分布式训练逻辑。请参考 Iris 分类示例。

    2. 数据读取/写入：您需要根据所选数据源的具体要求实现数据读取和写入。例如，如果您的数据集存储在Hive表中，您必须编写代码根据工作者的索引从Hive表中读取或写入数据。

    3. 模型持久化：在 Iris 分类示例 中，模型存储在 Alibaba OSS 中。如果你想将模型存储在其他存储系统如 Amazon S3 或 Google NFS，你需要根据所选存储系统的要求实现模型持久化逻辑。

  3. 使用 YAML 文件配置 XGBoost 作业。

    1. YAML 文件用于配置 XGBoost 作业运行的计算资源和环境，例如工作节点/主节点的数量以及 CPU/GPU 的数量。请参考此 YAML 模板 以获取示例。

  4. 将 XGBoost 作业提交到 Kubernetes 集群。

    1. 使用 kubectl 提交一个分布式 XGBoost 作业，如 这里 所示。

支持

请在 XGBoost Operator 仓库 提交任何功能请求或问题。