Поток кубов

  • Обзор Kubeflow

    • Kubeflow — платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и MLOps на Kubernetes от Google. 
    • Включает компоненты для разработки, обучения, обслуживания и автоматизированного машинного обучения. 
    • Каждый компонент может быть развернут отдельно, развертывание необязательно. 
  • История и развитие

    • Анонсирован в 2017 году для улучшения гибкости систем машинного обучения. 
    • Первый релиз в 2018 году, версия 1.0 выпущена в 2020 году с переходом компонентов в «стабильное состояние». 
    • В 2022 году заявка на вступление в Cloud Native Computing Foundation, в 2023 году проект принят на стадии инкубации. 
  • Компоненты Kubeflow

    • Notebooks для разработки моделей с поддержкой Jupyter Notebook и других IDE. 
    • Pipelines для обучения моделей с масштабируемыми рабочими процессами на основе контейнеров. 
    • Training Operator для поддержки пользовательских ресурсов и обучения моделей TensorFlow и других библиотек. 
    • KServe для обслуживания моделей, разработан совместно с другими компаниями, включая Bloomberg и NVIDIA. 
    • Katib для автоматизированного машинного обучения с функциями настройки гиперпараметров и поиска нейронной архитектуры. 
  • График выпуска и рекомендации

    • Ссылки на официальный веб-сайт и репозиторий GitHub для получения дополнительной информации. 

Полный текст статьи:

Кубефлоу — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх