继续将k8s用于模型转换和部署的自动化流程...然后发现之前安装k8s的文档不work了．． 时间是2020年5月7日，当前最新的k8s版本是　v1.18.2 报错如下: 1 2 3<2kzzqw6rsjid0 --discovery-token-ca-cert-hash sha256:c6c72bdc96c0ff4d59559ff915eee61ba7ac5e8b93c0b2f9e11e813412387ec2 --v=5 4W0507 15:45:12.608784 4768 join.go:346] [preflight] WARNING: JoinControlPane.controlPlane settings …

年中的时候接了离职的同事模型转换的锅，在不断地更新迭代的过程中，发现了一些痛点。 发现k8s能够解决一部分痛点，因此来分享一下在这方面的探索。 什么是模型转换 简单来说，深度学习模型的流程分为training和inference两部分。训练时用的一般是pytorch等框架，这些框架训练出的model是没办法直接部署在各个硬件平台上做inference的。因此需要将使用训练框架得到的模型，转换为能够部署到各个硬件平台上的模型。这个过程就是模型转换。 模型转换的一般流程为，先将pytorch等训练框架训练得到的模型转换为caffe model（是的，caffe才是业界中间表示的事实标准，而不是号称支持所有框架中间表示的onnx)，再 …