Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour faciliter le déploiement, l'orchestration et la gestion des workflows de machine learning (ML) sur Kubernetes. Elle offre une suite complète d'outils couvrant l'ensemble du cycle de vie du ML, permettant aux data scientists et ingénieurs de développer, entraîner et déployer des modèles de manière efficace dans des environnements évolutifs et portables. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Notebooks Kubeflow : Offre des environnements de développement web, tels que Jupyter Notebooks, fonctionnant à l'intérieur de pods Kubernetes, permettant un développement de modèles interactif. - Pipelines Kubeflow : Permet la création et le déploiement de workflows ML portables et évolutifs en utilisant Kubernetes, favorisant la cohérence et la reproductibilité. - Entraîneur Kubeflow : Prend en charge l'entraînement distribué à travers divers frameworks d'IA, y compris PyTorch, Hugging Face, DeepSpeed, MLX, JAX et XGBoost, facilitant l'entraînement de modèles à grande échelle. - Katib Kubeflow : Fournit des capacités de machine learning automatisé, y compris l'optimisation des hyperparamètres, l'arrêt précoce et la recherche d'architecture neuronale, pour optimiser la performance des modèles. - KServe Kubeflow : Offre une plateforme standardisée pour servir des modèles ML à travers plusieurs frameworks, assurant une inférence de modèle évolutive et efficace. - Registre de modèles Kubeflow : Sert de référentiel centralisé pour gérer les modèles ML, les versions et les métadonnées associées, comblant le fossé entre l'expérimentation de modèles et le déploiement en production. Valeur principale et problème résolu : Kubeflow aborde les complexités associées au déploiement et à la gestion des workflows ML en tirant parti de l'évolutivité et de la portabilité de Kubernetes. Il abstrait les complexités de la conteneurisation, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles sans se soucier de l'infrastructure sous-jacente. En automatisant diverses étapes du cycle de vie du ML, Kubeflow améliore la reproductibilité, l'efficacité et la collaboration entre les data scientists et les ingénieurs, accélérant ainsi le développement et le déploiement de solutions de machine learning.