Kubernetes 上的分布式 XGBoost

通过 Kubeflow XGBoost Training Operator 支持在 Kubernetes 上进行分布式 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。请遵循此安装指南来安装 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/写入器：您需要根据所选数据源的具体要求实现数据读取器和写入器。例如，如果您的数据集存储在 Hive 表中，您必须根据工作进程的索引编写代码来从 Hive 表读取或写入数据。

   3. 模型持久化：在Iris 分类示例中，模型存储在阿里云 OSS 中。如果您想将模型存储在其他存储系统（例如 Amazon S3 或 Google NFS）中，您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 作业运行所需的计算资源和环境，例如工作进程/主节点的数量以及 CPU/GPU 的数量。请参考这个YAML 模板作为示例。

4. 将 XGBoost 作业提交到 Kubernetes 集群。

   1. 使用 kubectl 提交分布式 XGBoost 作业，如此处所示。

支持

如有任何功能请求或问题，请在XGBoost Operator 仓库上提交问题。