Kubeflow
Introduction
Kubeflow: Machine learning 및 Deep learning workload를 위한 오픈 소스 플랫폼으로, Kubernetes 위에서 실행되며 ML workload의 배포, 관리 및 확장을 용이하게 해줍니다. Kubeflow는 Kubernetes의 높은 가용성, 확장성 및 관리성과 machine learning 작업에 필요한 도구와 라이브러리를 통합하여 종합적인 ML 작업 플로우를 제공합니다.
Why Kubeflow?
- Scalable ML Workload Management
- Kubernetes의 강력한 scaling 및 관리 기능을 활용하여 ML workload를 효율적으로 배포하고 관리
- 자동화된 scaling과 resource 관리는 복잡한 ML 작업에서 유용
- Portable Environments
- 인프라 구성을 추상화하고 portable한 ML 작업 환경을 제공하여 로컬 머신에서 클라우드까지 다양한 환경에서 일관된 방식으로 작업할 수 있는 환경 구축
- Integrated Components
- Machine learning 작업을 위한 다양한 컴포넌트를 통합하여 제공
- Jupyter Notebook, TensorBoard, TensorFlow Serving, …
- Designed Pipelines
- Kubeflow Pipelines를 통해 End-to-End machine learning workflow를 시각적으로 디자인 및 실행 가능
- 반복적인 작업을 자동화하고 재현 가능한 실험 수행