Na początku tego miesiąca społeczność Kubeflow zaprezentowała Kubeflow 1.0, aktualizując go do wersji stabilnej i beta 0.7. Jako jeden z głównych twórców Kubeflow, Cisco ogłosiło wydanie Cisco Kubeflow Starter Pack. Firma twierdzi, że ten pakiet ułatwi operacjonalizację uczenia maszynowego w przypadku wdrożeń na dużą skalę.
Kubeflow to projekt open source oferujący kompleksowy zestaw narzędzi do orkiestracji stosu uczenia maszynowego (ML) do tworzenia rozwiązań w Kubernetes. Kubeflow został zaprojektowany, aby ułatwić wdrażanie, utrzymanie i koordynację przepływów pracy ML w klastrach Kubernetes. Do jego bardziej znanych funkcji należy wykorzystanie Jupyter Notebook jako głównego interfejsu użytkownika dla analityków danych i inżynierów uczenia maszynowego. Początkowo TensorFlow był frameworkiem głębokiego uczenia Kubeflow. Wersja 1.0 obsługuje inne frameworki, w tym PyTorch. Kubeflow oferuje obsługę modeli. Według społeczności Kubeflow, istnieją wbudowane funkcje TFServing, które umożliwiają korzystanie z modeli bez konieczności martwienia się o szczegółową logistykę niestandardowej aplikacji. Oprócz tego, istnieje wiele innych funkcji, które wykraczają poza zakres tego artykułu.
Cisco, dostrzegając szansę na pomoc zespołom IT w ścisłej współpracy z analitykami danych, wydało pakiet startowy Cisco Kubeflow. Pakiet ten ma zapewnić zespołom IT podstawowy zestaw narzędzi do rozpoczęcia pracy z Kubeflow.
Pakiet startowy Cisco Kubeflow zawiera:
- Instalator Kubeflow: wdraża Kubeflow na platformach Cisco UCS i HyperFlex
- Narzędzie sprawdzające gotowość Kubeflow: sprawdza wymagania systemowe dla wdrożenia Kubeflow. Sprawdza również, czy określona dystrybucja Kubernetes obsługuje Kubeflow.
- Przykładowe potoki danych Kubeflow: Cisco udostępni wiele potoków Kubeflow, aby udostępnić zespołom zajmującym się naukami o danych, pracującym nad przypadkami użycia Kubeflow, możliwość eksperymentowania i udoskonalania.
- Wsparcie społeczności Cisco Kubeflow: Cisco będzie zapewniać bezpłatne wsparcie społeczności klientom Cisco, którzy chcieliby wypróbować narzędzie Kubeflow.
Amazon