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什么是Kubeflow?

Kubeflow是在Kubernetes之上的开源机器学习工具包。

Kubeflow将数据科学工作流程中的步骤转换为Kubernetes作业,为ML库,框架,管道和笔记本提供云原生界面。

在5分钟内尝试KubeflowKubeflow运营商

Kubeflow的贡献者

内外Kubeflow?

Kubeflow仪表板

中央仪表板多用户隔离为数据科学家和工程师提供了一个平台,以利用K8S开发,部署和监控其在生产中的模型。

jupyter,vscode和rstudio

Kubeflow V1.3用户可以旋转jupyter笔记本服务器还要直接从仪表板rstudio或vscode,分配正确的存储,CPU和GPU。

ML图书馆和框架

Kubeflow与您选择的数据科学图书馆和框架兼容。纹身流Pytorch.mxnet.XGBoostMPI分布式培训克里克特 - 学习和更多。

Kubeflow管道

通过将步骤作为管道组件的步骤和定义输入,输出,参数和生成的工件,将ML工作流程自动化为管道。学到更多 >

实验,运行和经常运行

实验,团体Kubeflow管道'跑'经常运行,允许您找到模型的正确参数,比较和复制结果。

HyperParameter调谐/自动化

Kubeflow包括卡特布用于覆盖物调谐。Katib用不同的超参数运行管道(例如,学习率,隐藏层的数量)优化最佳ML型号。

kfserving推断服务

kfserving.是一种多框架模型部署工具,无服务器推断,金丝雀推广,预处理和解释性。学到更多 >

您需要的集成

Kubeflow融合了mlflow.对于生产的模型注册表,分期和监控,盛宴对于特征存储功能,以及pachyderm.用于数据版本控制。

更多…

保存,比较和共享生成的工件 - 模型,图像,绘图。用a为您的模型提供服务工具列表, 包括塞尔登的核心

Easy Kubeflow操作

CharMed Kubeflow是一个可协议的Kubeflow应用程序,包装成K8S运算符,并为您预先集成。

部署构成Kubeflow的30多个应用程序,与生态系统运营商集成以扩展功能,并升级按需升级。

访问Charmed-Kubeflow 观看演示

为什么MLOPA?

将AI解决方案带到市场上可以涉及许多步骤:数据预处理,培训,模型部署或推理在比例下服务......任务列表很复杂,并将它们保持在一组笔记本或脚本中是难以维护,分享和协作,导致流程效率低下。

在研究中,机器学习系统中的隐性技术债务,谷歌描述了只有大约20%的努力和代码所需的努力和代码将AI系统带到生产是ML代码的开发,而剩余的是操作。ML工作流程中的标准化OPS可以大大降低您的AI解决方案的上市时间和成本。

面积=努力和代码

谁使用Kubeflow?

成千上万的公司为他们的AI / ML堆栈选择了Kubeflow。

从CERN等研究机构,到运输和物流公司 - Uber,Lyft,Gojek - 与Spotify,Bloomberg,Shopify和PayPal的金融和媒体行业。

前瞻性的企业正在使用Kubefl万博app下载地址多少ow授权他们的数据科学家。

今天开始了

在K8S部署时试用Kubeflow。或在MicroK8上 - 零ops kubernetes,具有高可用性。

单个命令在桌面,公共云VM或位于预售服务器上部署。

在任何K8S上尝试KubeflowKubeflow在Microk8s上

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