Kubeflow는 Kubernetes 기반의 오픈소스 플랫폼으로, AI 및 ML 워크플로우를 간편하게 구축하고 배포할 수 있습니다.
- 주요 기능
- 파이프라인 : KFP를 통해 이식 가능하고 확장 가능한 머신러닝 워크플로우 구축 및 배포 가능.
- 노트북 : Kubernetes 클러스터 내에서 웹 기반 개발 환경 실행 가능.
- 대시보드 : 중앙 대시보드가 Kubeflow와 다른 생태계 구성 요소의 인증된 웹 인터페이스를 연결.
- AutoML : Katib는 하이퍼파라미터 튜닝 등을 지원하는 자동화 머신러닝 프로젝트.
- 모델 훈련 : Training Operator가 모델 훈련 및 미세 조정을 위한 통합 인터페이스 제공.
- 모델 서빙 : KServe가 프로덕션 모델 서빙을 해결.
- 사용 사례 : 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자들이 AI/ML 프로젝트를 효율적으로 관리하고 실행할 수 있도록 돕습니다. 다양한 산업에 활용 가능하며, 대규모 데이터 처리와 복잡한 모델 처리에 적합합니다.
- 가격 : 오픈소스로 무료 사용 가능하지만, 클라우드 서비스나 추가 지원이 필요하면 비용이 발생할 수 있습니다.
- 비교 : Kubernetes 기반의 유연성과 확장성을 제공하여 다른 AI/ML 플랫폼과 비교했을 때 장점이 있습니다.
- 고급 팁 : 커뮤니티와의 협업이 중요하며, 커뮤니티 콜, 메일링 리스트, Slack 워크스페이스 등을 통해 소통할 것을 권장합니다.
