Kubeflow是一个致力于使机器学习(ML)工作流在Kubernetes上的部署变得简单、可移植和可扩展的机器学习工具包。
Kubeflow流水线是使用Kubeflow流水线SDK构建的可重用的端到端ML工作流。
Kubeflow流水线服务有以下目标:
从Kubeflow流水线的安装选项中选择安装Kubeflow流水线。
Docker容器运行时在Kubernetes 1.20+版本中已被弃用。Kubeflow流水线从1.8版本开始默认使用Emissary执行器。Emissary执行器与容器运行时无关,这意味着您可以在任何容器运行时的Kubernetes集群上运行Kubeflow流水线。
从您的第一个流水线开始,并在Kubeflow流水线概述中阅读更多信息。
了解使用Kubeflow流水线SDK的各种方式。
查看Kubeflow 流水线API文档了解API规范。
使用Python SDK编写流水线时,请参考Python SDK参考文档。
有关我们如何管理版本和功能阶段(如Alpha、Beta和Stable)的更多信息,请参阅版本控制策略和功能阶段文档。
在开始为Kubeflow流水线做贡献之前,请阅读如何贡献中的指南。要了解如何从源代码构建和部署Kubeflow流水线,请阅读开发者指南。
会议每隔一周的周三上午10-11点(太平洋标准时间)举行 日历邀请或直接加入会议
Kubeflow流水线默认在底层使用Argo Workflows来编排Kubernetes资源。Argo社区一直非常支持,我们非常感激。此外,还有Tekton后端可用。要访问它,请参考带有Tekton的Kubeflow流水线存储库。


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