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Workflows für KI und ML mit Kubernetes bereitstellen Kubeflow 1.x: Machine Learning mit Kubernetes

Autor: Thomas Joos

Mit der Open Source Kubeflow soll es in Zukunft einfacher werden, dass Entwickler Worflows für ML und KI über Container bereitstellen und diese mit Kubernetes orchestrieren.

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Automatisierung im Datencenter (Bild von kewl auf Pixabay )
Automatisierung im Datencenter (Bild von kewl auf Pixabay )
(Automatisierung im Datencenter (Bild von kewl auf Pixabay ))

Kubeflow ist ein Open Source-Projekt zur schnellen und effektiven Bereitstellung von Containern über Kubernetes. Im Fokus stehen dabei Container in denen Workflows laufen, die für ML oder KI genutzt werden. An dem Projekt arbeiten unter anderem auch Google und Microsoft mit.  Aktuell steht die Version 1.0 zur Verfügung, bei der nahezu alle Komponenten als stabil gelten. 

Kubeflow ist das ML- und KI-Werkzeug für Kubernetes. Die Unterstützer erhoffen sich, dass in Zukunft immer mehr Entwickler, die ML- und KI-Anwendungen programmieren auf Kubeflow setzen. Hier steht auch ein Dashboard zur Verfügung, das dabei hilft einen Überblick zu den Bereitstellungen zu behalten. 

Bestandteil von Kubeflow sind Komponenten wie Jupyter Notebooks, TFJob und PyTorch. Diese Komponenten können unter anderem das Trainieren über verschiedene Container hinweg ermöglichen. Die Bereitstellungen können auch mit "kfctl" dem CLI von Kubeflow erfolgen. 

Über den Autor

 Thomas Joos

Thomas Joos

Freiberuflicher Autor und Journalist