kubeflow

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简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台

Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件,支持机器学习生命周期的各个阶段,如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持,用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持,这是构建AI/ML应用的理想工具。

KubeflowKubernetesAI机器学习开源项目Github

Kubeflow 项目介绍

关于 Kubeflow

Kubeflow 是一个致力于使人工智能和机器学习变得简单、可移植且可扩展的开源平台。它是基于 Kubernetes 的组件生态系统,覆盖 AI/ML 生命周期的各个阶段,并支持许多一流的开源工具和框架。

Kubeflow 组件

Kubeflow 的生态系统由多个项目组成,这些项目被称为 Kubeflow 组件。每个组件都有其特定的功能,帮助用户在机器学习的不同阶段中发挥作用。以下是主要的 Kubeflow 组件:

  • KServe:用于管理和部署机器学习模型的组件。
  • Kubeflow Katib:提供超参数调优的功能。
  • Kubeflow Model Registry:用来追踪和管理机器学习模型的存储库。
  • Kubeflow MPI 运算符:支持大规模分布式训练。
  • Kubeflow Notebooks:针对数据科学家和开发者提供便捷的交互式开发环境。
  • Kubeflow Pipelines:提供了创建、管理和操作机器学习工作流的工具。
  • Kubeflow Spark Operator:为运行 Apache Spark 工作负载提供了集成支持。
  • Kubeflow 训练运算符:包含多种机器学习框架的训练支持。

Kubeflow 平台

Kubeflow 平台是将所有 Kubeflow 组件打包在一起的完整套件,并附加了额外的集成和管理工具,以简化用户的使用体验。主要的平台组件包括:

  • 中央仪表盘(Central Dashboard):提供统一的用户界面,来管理和监控 Kubeflow 的所有组件。
  • Profile 控制器:帮助管理用户和其在 Kubeflow 中的资源分配。
  • Kubeflow Manifests:它包含了有关如何安装和配置 Kubeflow 的所有必要信息。

Kubeflow 社区与贡献

Kubeflow 是一个由社区主导的项目,由 Kubeflow 工作组在 Kubeflow 指导委员会的领导下进行维护。开发者和用户被鼓励通过学习 Kubeflow 社区的相关信息以及如何为项目做出贡献,来参与到这个项目中。社区的活跃和发展对于项目的成功至关重要。

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