Kubeflow

Kubeflow는 데이터 과학 팀이 Kubernetes에서 ML 워크플로를 실행하는 데 필요한 요소들——파이프라인 오케스트레이션, 분산 학습 작업, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 서빙, 노트북 환경——을 함께 패키징하여, 플랫폼 팀이 각 요소를 따로 조립하고 통합할 필요가 없게 해줍니다. 팀이 이미 운영 중인 동일한 Kubernetes 인프라로 ML 워크로드를 가져오는 것을 특별히 목표로 만들어졌습니다.

Kubeflow는 Kubernetes에서 ML 인프라를 표준화하는 플랫폼 팀에 적합하며, 실험 추적과 모델 관리를 전문적으로 다루는 (카탈로그에 있는) MLflow 같은 더 집중된 도구보다 더 폭넓은 엔드투엔드 MLOps 플랫폼입니다.