Kubeflow

Kubeflow empaqueta juntas las piezas que un equipo de ciencia de datos necesita para ejecutar workflows de ML en Kubernetes —orquestación de pipelines, jobs de entrenamiento distribuido, ajuste de hiperparámetros, servicio de modelos y entornos de notebook— para que un equipo de plataforma no tenga que ensamblar e integrar cada pieza por separado. Está construido específicamente para llevar las cargas de trabajo de ML a la misma infraestructura de Kubernetes que un equipo ya opera.

Kubeflow encaja en equipos de plataforma que estandarizan la infraestructura de ML en Kubernetes, una plataforma MLOps de extremo a extremo más amplia que herramientas más enfocadas como MLflow (también en este catálogo), que gestiona específicamente el seguimiento de experimentos y la gestión de modelos.