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Argo Workflows
在 Kubernetes 上以容器步骤和依赖图定义工作流，编排机器学习、批处理及持续集成任务。
Argo Workflows 能做什么
在 Kubernetes 上以容器步骤和依赖图定义工作流，编排机器学习、批处理及持续集成任务。
- 应用连接与业务流程自动化
如何使用 Argo Workflows
把训练准备与评估串成容器工作流
准备输入
- 各阶段容器
- 输入输出约定
- 阶段依赖关系
操作步骤
- 用顺序或依赖图描述数据准备、训练和评估步骤。
- 提交工作流并观察各容器任务状态。
- 检查最终产物与失败步骤，修正配置后重跑必要流程。
预期交付物
- 容器工作流定义
- 执行状态与产物
需要可用 Kubernetes 集群，工作流成功状态仍需结合产物内容验收。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Argo Workflows
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
