Kubeflow Reseñas y Detalles del Producto

Gestionar la utilización de recursos en el lugar de trabajo de ML complejos y la colaboración entre los científicos de datos e ingenieros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ejecutamos trabajos ETL rápidos como recopilar datos de noticias o extraer datos de wiki o confluence, ya que procesar XML a una base de datos estructurada o vectorial es más fácil en el orquestador de Kubeflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy útil para cuando se trata de simplificar los flujos de trabajo de ML después de implementar Kuberflow, la eficiencia del flujo de trabajo ha aumentado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Si ya estás utilizando Kubernetes, entonces agregar Kubeflow a tu pila potenciará tus flujos de trabajo.

2. Tendrás que adaptar el enfoque de Microservicios, lo cual definitivamente te proporcionará beneficios a largo plazo.

3. Pero prepárate para la curva de aprendizaje inicial pronunciada y el proceso de configuración que no es tan fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Tienda integral para orquestar cualquier flujo de trabajo usando Kubernetes.

2. Usamos Kubernetes como backend ya antes de Kubeflow y no todos los ingenieros de ML se sentían cómodos usándolo. Kubeflow resolvió este problema ya que también utiliza Kubernetes como backend, pero además proporcionó una interfaz de usuario agradable e intuitiva para controlar los flujos de trabajo.

3. Usamos principalmente Kubeflow para todos nuestros casos de uso de Visión por Computadora.

4. Involucra entrenamiento, inferencia e incluso servicio interno. Para clientes externos, teníamos una infraestructura de servicio desarrollada internamente.

5. Después de adaptarnos a Kubeflow, también tuvimos que adoptar el enfoque de Microservicios, lo cual fue una bendición disfrazada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Kubeflow es una de las tecnologías que funciona mejor con Kubernetes y una de las tecnologías de aprendizaje automático más recientes que admite la construcción de tuberías, lo cual tradicionalmente ha sido difícil en el campo del aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los problemas de aprendizaje automático en producción se pueden resolver con kubeflow, así como la construcción de tuberías. Los beneficios de kubeflow son la facilidad de uso, una interfaz centralizada y la facilidad de integración con tecnologías de docker. Para los científicos de datos que no quieren escribir mucho código, Kubeflow proporciona una buena manera de ejecutar y volver a ejecutar experimentos, entrenar modelos, publicar modelos, así como gestionar tuberías. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Anteriormente, había utilizado Airflow en combinación con otros softwares para resolver el mismo propósito. Sin embargo, con Kubeflow la vida se ha vuelto mucho más fácil por su rica característica para el desarrollo y despliegue de modelos de ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Automatización de modelos de ML. Para el desarrollo de un sistema de flujo de trabajo de ML. También para crear un sistema de ML con todos sus componentes. Esto ha ahorrado mucho tiempo y energía para el arquitecto de modelos y los desarrolladores de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Kubeflow es una gran plataforma para el despliegue de modelos y hay una cierta curva de aprendizaje para los científicos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nuestro equipo está explorando diferentes plataformas para desplegar el modo de producción y quiere encontrar la plataforma más adecuada. Los mayores beneficios de Kubeflow son que está basado en Kubernetes, lo que facilita bastante el balanceador de carga. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es útil utilizar Kubeflow junto con otros productos de IA/ML de Google Cloud Platform, entonces Kubeflow realmente brilla. También hay una versión empresarial con todas las funciones disponible en GCP, Vertex AI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Kubeflow como la plataforma principal de MLOps para desplegar rápidamente cualquier modelo de ML en producción con mínima latencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Necesitas ser minucioso con Kubernetes y estar sólido con las preguntas frecuentes y la resolución de problemas. Prepárate para codificar para realizar operaciones simples y desarrollar expertos en la materia (SMEs) separados para Kubeflow, ya que un Científico de Datos y un Ingeniero de Aprendizaje Automático podrían no ser la elección correcta para esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creación de tuberías reutilizables. Usar Katib para ajustar hiperparámetros y tener múltiples ejecuciones de experimentos con parámetros cambiantes y guardar esas ejecuciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy recomendable para todas las empresas que estén entrando/construyendo en la plataforma en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estamos construyendo una canalización con ella donde estamos desplegando nuestros servicios internos empresariales y luego los usuarios finales, como ingenieros/científicos de datos, pueden aprovechar esos servicios para construir modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.