Kubeflow é uma plataforma inovadora projetada para tornar a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) mais acessíveis, portáteis e escaláveis. Como um ecossistema de componentes baseados em Kubernetes, o Kubeflow oferece suporte para cada etapa do ciclo de vida de IA/ML, integrando-se com as melhores ferramentas e frameworks de código aberto disponíveis no mercado. A capacidade de implantar o Kubeflow em qualquer ambiente que execute Kubernetes garante uma flexibilidade incomparável para desenvolvedores e cientistas de dados.
Entre os componentes principais do Kubeflow, destacam-se os Pipelines, que permitem a construção e implantação de fluxos de trabalho de ML portáteis e escaláveis. Os Notebooks oferecem ambientes de desenvolvimento baseados na web, executados diretamente em Pods dentro de clusters Kubernetes. O Central Dashboard serve como um hub central, conectando as interfaces web autenticadas do Kubeflow e outros componentes do ecossistema.
O Katib, um projeto nativo do Kubernetes para AutoML, facilita o ajuste de hiperparâmetros, a parada antecipada e a busca de arquitetura neural. O Training Operator fornece uma interface unificada para treinamento e ajuste fino de modelos, suportando frameworks populares como PyTorch, TensorFlow, MPI, MXNet, PaddlePaddle e XGBoost. Para o serviço de modelos em produção, o KServe (anteriormente KFServing) oferece interfaces de alta abstração e desempenho para frameworks como Tensorflow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch e ONNX.
A comunidade Kubeflow é aberta e acolhedora, reunindo desenvolvedores de software, cientistas de dados e organizações. Com chamadas semanais da comunidade, discussões na lista de e-mails e um espaço de trabalho no Slack, há amplas oportunidades para se envolver e contribuir. Como um projeto da Cloud Native Computing Foundation, o Kubeflow continua a evoluir, impulsionando a inovação em IA e ML.
