Kubeflow: A Ferramenta de Aprendizado de Máquina para Kubernetes
Kubeflow é uma solução inovadora para o mundo da inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ele é baseado em Kubernetes e proporciona uma série de componentes para cada etapa do ciclo de vida de IA/ML.
Componentes do Kubeflow:
- Pipelines: Uma plataforma para criar e implantar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina portáteis e escaláveis usando Kubernetes.
- Notebooks: Permite executar ambientes de desenvolvimento baseados na web em seu cluster Kubernetes, rodando-os dentro de Pods.
- Dashboard: É o centro que conecta as interfaces web autenticadas do Kubeflow e outros componentes do ecossistema.
- AutoML: O Katib é um projeto nativo do Kubernetes para aprendizado de máquina automatizado, com suporte para ajuste de hiperparâmetros, parada antecipada e busca de arquitetura neural.
- Model Training: O Kubeflow Training Operator é uma interface unificada para treinamento e ajuste fino de modelos no Kubernetes. Ele executa trabalhos de treinamento escaláveis e distribuídos para frameworks populares.
- Model Serving: O KServe resolve o problema de servir modelos de produção no Kubernetes, oferecendo interfaces de alta abstração e de alto desempenho para frameworks como TensorFlow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch e ONNX.
Kubeflow é uma comunidade aberta e acolhedora de desenvolvedores de software, cientistas de dados e organizações. Participe das chamadas semanais da comunidade, envolva-se nas discussões na lista de e-mails ou converse com outros no Slack Workspace!
