Arena 是一个命令行工具，可供数据科学家轻而易举地运行和监控机器学习训练作业，并便捷地检查结果。目前，它支持单机/分布式深度学习模型训练。在实现层面，它基于 Kubernetes、helm 和 Kubeflow。但数据科学家可能对于 kubernetes 知之甚少。
与此同时，用户需要 GPU 资源和节点管理。Arena 还提供了 top 命令，用于检查 Kubernetes 集群内的可用 GPU 资源。
简而言之，Arena 的目标是让数据科学家感觉自己就像是在一台机器上工作，而实际上还可以享受到 GPU 集群的强大力量。
您可以按照 安装指南 执行操作
Arena 是一种命令行界面，支持轻而易举地运行和监控机器学习训练作业，并便捷地检查结果。目前，它支持独立/分布式训练。
- 1.使用 git 上的源代码运行训练作业
- 2.使用 tensorboard 运行训练作业
- 3.运行分布式训练作业
- 4.使用外部数据运行分布式训练作业
- 5.运行基于 MPI 的分布式训练作业
- 6.使用群调度器运行分布式 TensorFlow 训练作业
- 7.运行 TensorFlow Serving
先决条件：
- Go >= 1.8
mkdir -p $(go env GOPATH)/src/github.com/kubeflow
cd $(go env GOPATH)/src/github.com/kubeflow
git clone https://github.com/kubeflow/arena.git
cd arena
make
arena 二进制文件位于 arena/bin 目录下。您可能希望将目录添加到 $PATH。
请参阅 arena.md
请参阅路线图