Kubeflow 项目致力于使机器学习 (ML) 工作流在 Kubernetes 上的部署变得简单、便携和可扩展。我们的目标不是重新创建其他服务,而是提供一种直接的方法,将用于 ML 的同类最佳开源系统部署到不同的基础设施。无论您在何处运行 Kubernetes,都应该能够运行 Kubeflow。

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iyacontrol
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1001-5000 人
在 Kubernetes 上运行机器学习

最喜欢哪些功能,好在哪里?

支持TensorFlow等多个主流机器学习框架。

不喜欢哪些功能,缺点或不足是什么?

serving 部分依赖knative serving。但是knative serving并没有生产就绪。

他解决了你的哪些问题?

利用k8s可扩展性和调度能力,进行大规模分布式训练。

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SF 指标
  • 功能易用性
    同类平均分 ▧▧
  • 服务支持质量
    同类平均分 ▧▧
  • 配置便捷度
    同类平均分 ▧▧
开发者
开发者Google
官方网站
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