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。
Kubeflow的贡献者
内外Kubeflow？
Kubeflow仪表板
中央仪表板和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。纹身流那Pytorch.那mxnet.那XGBoost那MPI分布式培训那克里克特 - 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'和经常运行，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…
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。
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。