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Publicado : Nov 20, 2019
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
Nov 2019
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Kubeflow é interessante por dois motivos. Primeiro, é um uso inovador de Kubernetes Operators, que destacamos em nossa edição de abril de 2019 do Radar. Segundo, fornece uma maneira de codificar e versionar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina para que eles sejam mais facilmente transportados de um ambiente de execução para outro. O Kubeflow consiste de vários componentes, incluindo notebooks Jupyter, pipelines de dados e ferramentas de controle. Muitos desses componentes são empacotados como operadores Kubernetes para aproveitar a capacidade do Kubernetes de reagir a eventos gerados por pods implementando vários estágios do fluxo de trabalho. Ao empacotar os programas individuais e os dados como contêineres, fluxos de trabalho inteiros podem ser transportados de um ambiente para outro. Isso pode ser útil quando mover um fluxo de trabalho útil, porém computacionalmente desafiador e desenvolvido na nuvem, para um supercomputador personalizado ou cluster de uma unidade de processamento tensorial.

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