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Kubeflow

NOT ON THE CURRENT EDITION
This blip is not on the current edition of the radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the radarUnderstand more
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.