主要观点：Kubeflow 是强大的云原生平台，简化 ML 开发周期各阶段，集成工具确保工作流顺畅，其管道系统和使用 Kubernetes 的特点突出，但实施时存在部署等挑战。1.9 版本有诸多改进，如增强多用户隔离、体积缓存、高级监控、提升可扩展性与互操作性、增强生产级可靠性等。它能与新 ML 工具互操作，在物联网领域也有重要应用，如实时分析、多云部署、边缘 AI 部署等，多个 IoT 应用案例展示了其作用，结论认为 Kubeflow 是连接 ML 工作流与 IoT 生态系统的关键技术。

关键信息：

• 平台功能：简化 ML 全流程，集成工具，管道系统高效。
• 1.9 版本改进：多用户隔离、缓存、监控、可扩展性等。
• 互操作性：支持多种 ML 框架和新兴工具。
• IoT 应用：实时分析、多云部署、边缘 AI 部署。

重要细节：

• 部署挑战：跨环境部署难，GKE 有特定问题，调试容器需专业知识，资源开销大。
• 1.9 版本细节：多用户隔离保护资源，体积缓存减少重复计算，监控工具提供详细指标，可扩展适应大规模工作流，增强生产级可靠性。
• 互操作工具：MLFlow 用于实验跟踪，ONNX 简化模型交换，KServe 加强模型服务。
• IoT 应用案例：智能城市交通监测、工业 IIoT 预测维护、 healthcare 健康监测、农业数据监测等。