Първият официален релийз на Kubeflow е вече факт. Open source инструментът има за цел да разреши два основни проблема – необходимостта от интегрирани end-to-end работни процеси, както и улесняването на Machine Learning stack deployment.
Kubeflow 1.0 позволява на специалистите, занимаващи се с бази данни, да създават машинно обучаващи се процеси в Kubernetes, чрез които да бъдат избегнати потенциални проблеми в тънкостите на една Kubernetes продукция.
Всеки процес от един ML проект може да бъде контролиран, използвайки Kubeflow като инструмент. Създателите подчертават самото писане на код, построяване на контейнерите и обучаването на модели. Kubeflow 1.0 предоставя инструменти, като Jupyter notebooks, чрез които работата с бази данни и уеб-базирани UI табла става съвместима в различните фази на продукцията.
Въпреки, че вече може да се използва като инструмент, все пак съществуват някои компоненти, които все още подлежат на разработка, като например Pipelines, което позволява работните процеси да бъдат създадени на Python и Metadata, чрез която ще могат да бъдат следени в детайли индивидуалните модели, сетовете с бази данни и т.н.
Excited to see KubeFlow 1.0 reach GA.
Kubeflow runs now on OpenShift 4 – https://t.co/6aI0b5NJt2
IBM and Red Hat are contributing towards a Kubeflow operator for https://t.co/CL0BS5l9eI – https://t.co/mJPhShk8HW
— Red Hat OpenShift (@openshift) March 3, 2020
