基于kubeflow+LSTM完成时间序列数据预测
网上很多关于时间序列建模预测的教程，我自己也在之前的文章里面写了很多，关于这块的内容就不再过多进行累述了，今天主要是想使用kubeflow这一流程工具来完成整个时间序列的建模处理流程。
一番实践操作下来我总结整体的流程如下：
先来看一些效果图：
首先是基础镜像的构建与推送：
之后是pipeline上传kubeflow后的实时流程可视化：
创建实验后就可以依次按照我们设计的流程进行计算了，整个过程中各个阶段的计算截图如下所示：
【数据下载解析】
【模型训练】
【模型测试评估】
【模型部署】
整体概览：
接下来看下项目结构，如下所示：
我采用这样的方式来组织各个阶段的代码，后续我会整理出来干净整洁的项目到git可供参考使用，这里先以pipeline为例来进行说明，主要是为了记录整个实践的流程：
在我看来构建一个可用的pipeline的核心流程就是上面大红框里面的部分，这里其实做的还是比较清晰简洁的，这个我也是参考了一些网上的教程，对我来说这种方式理解很容易，尤其是这个after的应用，比较喜欢这种写法，流程的串联并不是固定的，我这里只是一种写法。
编写好代码后，执行下面的命令：
dsl-compile --py pipeline.py --output share.yaml这个就是pipeline的编译命令，成功执行完成后会生成可用的yaml文件，我得到的文件内容截图如下：
进行到这里基本就成功了一半了，接下来就就是平台的使用了。
【上传pipeline】
【创建run】
点击start即可开始执行了，之后就可以观察log的输出来判断是否正常执行了，如果有报错，根据报错的提示对应修改就行了。
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