Kubeflow es una plataforma integral diseñada para hacer que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) sean más accesibles, portátiles y escalables. Al estar construido sobre Kubernetes, Kubeflow ofrece una solución robusta para gestionar el ciclo de vida completo de los proyectos de IA/ML, desde el desarrollo hasta la implementación y el mantenimiento. Este ecosistema incluye una variedad de componentes que soportan las mejores herramientas y frameworks de código abierto, permitiendo a los equipos de desarrollo y ciencia de datos implementar sus soluciones en cualquier entorno donde se ejecute Kubernetes.
Entre los componentes clave de Kubeflow se encuentran Kubeflow Pipelines (KFP), que facilita la construcción y despliegue de flujos de trabajo de ML portátiles y escalables; Kubeflow Notebooks, que permite ejecutar entornos de desarrollo basados en web en clústeres de Kubernetes; y el Dashboard Central de Kubeflow, que actúa como un hub para conectar las interfaces web autenticadas de Kubeflow y otros componentes del ecosistema.
Además, Kubeflow ofrece Katib para el aprendizaje automático automatizado (AutoML), incluyendo ajuste de hiperparámetros, detención temprana y búsqueda de arquitectura neuronal; el Operador de Entrenamiento de Kubeflow para la formación y ajuste fino de modelos en Kubernetes; y KServe (anteriormente KFServing) para el servicio de modelos en producción, proporcionando interfaces de alto nivel y de alto rendimiento para frameworks como TensorFlow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch y ONNX.
Kubeflow es un proyecto de la Cloud Native Computing Foundation y cuenta con una comunidad activa y acogedora de desarrolladores de software, científicos de datos y organizaciones. La comunidad ofrece llamadas semanales, discusiones en la lista de correo y un espacio de trabajo en Slack para colaborar y compartir conocimientos.
