Kubeflow is een toffe oplossing binnen het Kubernetes-ecosysteem voor kunstmatige intelligentie en machine learning. Het maakt AI en ML super simpel, draagbaar en schaalbaar. Met een waaier aan Kubernetes-gebaseerde componenten voor elke fase in de AI/ML levenscyclus biedt Kubeflow ondersteuning voor de tofste open source tools en frameworks.
Kubeflow Pipelines (KFP) is een platform waarmee je coole draagbare en schaalbare machine learning workflows kunt bouwen en implementeren met behulp van Kubernetes. Kubeflow Notebooks laat je webgebaseerde ontwikkelomgevingen draaien op je Kubernetes-cluster door ze in Pods te laten lopen. Het centrale dashboard van Kubeflow verbindt de gecheckte webinterfaces van Kubeflow en andere ecosysteemcomponenten.
AutoML Katib is een Kubernetes-native project voor geautomatiseerde machine learning (AutoML) met support voor hyperparameter tuning, vroegtijdige stop en neurale architectuur zoekopdrachten. De Kubeflow Training Operator biedt een chill interface voor modeltraining en -fijnafstemming op Kubernetes en ondersteunt populaire frameworks zoals PyTorch, TensorFlow, MPI, MXNet, PaddlePaddle en XGBoost. KServe (voorheen KFServing) zorgt voor de productie van modeldiensten op Kubernetes en biedt hoge abstractie en strakke interfaces voor frameworks zoals TensorFlow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch en ONNX.
Kubeflow is een open en gezellige gemeenschap van softwareontwikkelaars, dataspecialisten en organisaties. Doe mee aan de wekelijkse gemeenschapsgesprekken, meng je in de discussies op de mailinglijst of chat met anderen in de Slack Workspace!
