文件名称：jupyterflow:在JupyterHub上运行工作流程
文件大小：260KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 10:17:17
python workflow jupyterhub argo Python
JupyterFlow 在JupyterHub上运行您的工作流程！ 什么是JupyterFlow？ 立即使用jupyterflow在Kubernetes上运行您的ML工作。 没有容器映像构建和推送 没有Kubernetes清单（YAML） 只需使用单个命令jupyterflow运行您的ML代码。 jupyterflow是数据科学家的ML工具，它可以在Kubernetes上运行ML代码，而无需任何容器化过程。 启动您的Jupyter笔记本 编写您的ML代码 通过jupyterflow在Kubernetes上运行ML模型 # Write your code. echo " print('hello') " > hello.py echo " print('world') " > world.py # Install jupyterflow. pip install jupyter
【文件预览】：
jupyterflow-main
----MANIFEST.in(61B)
----.github()
--------workflows()
----requirements.txt(182B)
----examples()
--------ml-pipeline()
--------basic()
--------get-started()
----jupyterflow()
--------runtime.py(815B)
--------utils.py(738B)
--------printer.py(457B)
--------__init__.py(64B)
--------driver.py(2KB)
--------render.py(746B)
--------templates()
--------k8s_client.py(989B)
--------workflow.py(4KB)
----mkdocs.yml(689B)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(14B)
----docs()
--------images()
--------configuration.md(5KB)
--------CNAME(16B)
--------get-started.md(2KB)
--------examples()
--------README.md(3KB)
--------jupyterhub.md(6KB)
--------how-it-works.md(2KB)
--------kubeflow.md(4KB)
--------cli-ref.md(1KB)
----.gitignore(2KB)
----bin()
--------jupyterflow(173B)