这里写目录标题 功能概览函数定义实际应用最佳实践与提示引入评估功能函数定义实践示例：生成并评估科学测验最佳实践与提示处理超出范围的请求实践示例：拒绝请求 功能概览 generate_quiz_assistant_pipeline 函数被设计为多功能的，可以根据不同的需求和配置来生成测验。它的参数允许用户对问题模板、所选的语言模型和输出解析器进行定制。 函数定义 f

这里写目录标题 使用Kubeflow Pipeline组件：输出与任务对象理解PipelineTask对象通过PipelineTask.output访问输出数据组件函数中的关键字参数实用贴士 在Kubeflow Pipelines中链接组件：传递输出定义依赖组件传递组件输出常见错误：传递正确的对象类型实用贴士 使用Kubeflow Pipeline组件：输出与任务对象

1 什么是 Kubeflow Kubeflow 是一个开源项目社区和生态系统，支持机器学习 (ML) 生命周期中的每个阶段 ，并支持相关的开源 工具和框架，Kubeflow 使 Kubernetes 上的 AI/ML 变得简单、可移植且可扩展。 Kubeflow 都能提供模块化、可扩展的工具，满足机器学习生命周期的各个方面：从构建机器学习模型到将其部署到人工智能应用程序的生产中。 2 Kub

What is Training Operator         Training Operator是一个Kubernetes原生项目，用于对使用各种ML框架（如PyTorch、TensorFlow、XGBoost等）创建的机器学习（ML）模型进行微调和可扩展的分布式训练。         用户可以将HuggingFace、DeepSpeed或Megatron LM等其他ML库与Traini

kubeflow 13.7k star 1、Training Operator 包括PytorchJob和XGboostJob，支持部署pytorch的分布式训练 2、KFServing快捷的部署推理服务 3、Jupyter Notebook 基于Web的交互式工具 4、Katib做超参数优化 5、Pipeline 基于Argo Workflow提供机器学习流程的创建、编排调度和管理，端到端机器学

提起机器学习，尤其是深度学习，大家可能会对诸如Tensorflow，Pytorch，Caffee的工具耳熟能详。但其实在实际的机器学习的生命周期中，训练模型（上述工具主要解决的问题）只是整个机器学习生命周期的很小一部分。 数据如何准备？模型训练好了如何部署？如何上云？如何上规模Scale？等等挑战随之而来。随着机器学习的广泛应用，许多工具响应而生，以解决模型部署的问题。例如： Oracle

星辰算力平台实现百万CPU核的管理调度，大规模GPU卡的高低优先级调度和算力超卖，并以云原生的方式提供大规模、高效率、低成本的CPU、GPU算力服务。 腾讯业务及组织架构现状 先简单和大家介绍一下腾讯内部的业务及相关组织架构的现状，有助于帮助大家理解为什么我们会基于后面的架构来设计整套方案。 下图的应用大多数人经常会用到，比如微信、腾讯视频、游戏等等APP，其背后承载的技术也不尽相同，涉及了NL

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