Kubeflow

Kubeflow란?

Kubernetes 환경에서 머신러닝(ML) 워크플로우를 배포하고 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다.

 

Kubeflow의 주요 기능

1. 모델 학습 및 실험:
   • Jupyter Notebook, TensorFlow, PyTorch 등의 ML 프레임워크를 지원합니다.
   • 모델 학습 및 실험을 Kubernetes 클러스터에서 실행할 수 있습니다.
2. 모델 배포:
   • 학습된 모델을 Kubernetes 클러스터에 배포하여 실시간 추론 서비스로 제공할 수 있습니다.
   • 다양한 서빙 옵션(TensorFlow Serving, KFServing 등)을 제공합니다.
3. 파이프라인 관리:
   • 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 배포 등의 ML 워크플로우를 Kubeflow 파이프라인으로 정의할 수 있습니다.
   • 파이프라인을 Kubernetes 클러스터에서 실행하고 모니터링할 수 있습니다.
4. 분산 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝:
   • 분산 학습 기능을 제공하여 대규모 데이터셋 및 모델 학습을 가능하게 합니다.
   • 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 자동화된 실험 관리 기능을 제공합니다.
5. 확장성 및 유연성:
   • Kubernetes의 확장성을 활용하여 대규모 ML 워크로드를 처리할 수 있습니다.
   • 다양한 ML 프레임워크와 도구를 플러그인 형태로 통합할 수 있습니다.

 

요약

Kubeflow는 Kubernetes 기반의 ML 플랫폼으로, 개발자와 데이터 과학자가 ML 워크플로우를

보다 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다.