Kubeflow : Un outil pour l'IA et l'apprentissage automatique
Kubeflow est une solution innovante pour l'industrie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un écosystème de composants basés sur Kubernetes pour chaque étape du cycle de vie de l'IA/ML, offrant un soutien aux meilleurs outils et frameworks open source.
Les composants de Kubeflow comprennent des pipelines, des notebooks, un dashboard, un outil d'AutoML, un opérateur de formation de modèles et un service de modèles. Les pipelines de Kubeflow permettent de construire et de déployer des flux de travail d'apprentissage automatique portables et évolutifs en utilisant Kubernetes. Les notebooks de Kubeflow vous permettent d'exécuter des environnements de développement basés sur le web sur votre cluster Kubernetes en les exécutant à l'intérieur de Pods. Le dashboard central de Kubeflow est le centre qui relie les interfaces web authentifiées de Kubeflow et d'autres composants de l'écosystème. L'AutoML de Katib est un projet natif de Kubernetes pour l'apprentissage automatique automatisé avec un soutien pour l'ajustement des hyperparamètres, l'arrêt précoce et la recherche d'architecture neuronale. L'opérateur de formation de Kubeflow est une interface unifiée pour la formation et l'affinement des modèles sur Kubernetes. Il exécute des travaux de formation évolutifs et distribués pour des frameworks populaires. Le service de modèles KServe résout le service de modèles de production sur Kubernetes, offrant des interfaces hautement abstraites et performantes pour des frameworks tels que TensorFlow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch et ONNX.
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Kubeflow est un projet de la Cloud Native Computing Foundation. La documentation est distribuée sous CC BY 4.0. La Linux Foundation® (TLF) a des marques déposées et utilise des marques. Pour une liste des marques de TLF, voir l'utilisation des marques. Le logo R est utilisé sous CC BY-SA 4.0. Politique de confidentialité du site web.
