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机器学习软件定制工具包Kubeflow正式发布

2020-03-04 16:31:59编辑:上上定制浏览量:149

历经超过2年的发展,机器学习软件定制工具包Kubeflow终于发布了第一个主要版本,Kubeflow是第一个针对Kubernetes,提供可移植与可扩展的机器学习软件定制开发解决方案,让用户利用机器学习工作管线,调度Kubernetes上执行的複杂工作流程。Kubeflow原本称为TensorFlow Extended,是Google内部用来部署TensorFlow模型到Kubernetes的方法。

机器学习软件定制工具包Kubeflow发布

Kubeflow初始专案的开发者来自Google、思科、IBM、红帽、CoreOS以及CaiCloud,在2017年底在美国Kubecon中对外开源,之后专案便蓬勃发展,现在有来自30个组织上百位的贡献者,参与Kubeflow专案的开发。应用Kubeflow,用户不需要学习新概念或是平台来部署应用程式,也不需要处理Ingress或是网路凭证等问题。Kubeflow的目标是要让机器学习工程师和资料科学家,能够更容易地使用云端资源,处理机器学习工作负载。


Kubeflow 1.0提供了一组稳定版本的软件定制应用程式,提高开发者在Kubernetes上进行开发、建置、训练和部署模型的效率(下图)。这些应用程式包括Kubeflow的使用者介面Central Dashboard以及Jupyter笔记本控制器,还有用于分散式训练的Tensorflow和PyTorch运算子,同时也提供管理多重使用者的配置文件管理器,和部署升级工具kfctl。

标签: Kubeflow

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