Kubernetes 이야기

Kubeflow는 Kubernetes에서 기계 학습(ML) 워크플로에 필요한 학습부터 배포까지 모든 단계를 관리하는것을 목표로 한 플랫폼이다. 기계 학습 시스템을 개발하는 방법의 주요 구성 요소는 다음에 설명되어 있다. ML 팀은 Kubeflow를 사용하여 선택한 ML 라이브러리(예: Tensorflow, PyTorch)로 ML 모델을 공동으로 구축하고 ML 파이프라인을 생성하여 데이터 변환, 모델 교육 및 프로덕션을 위한 모델 제공을 처리할 수 있다. Kubeflow는 Kubernetes 클러스터에서만 실행할 수 있으므로 Kubernetes 생태계에서 많은 기능을 활용하고 많은 기능을 컨테이너화 한다. 주요 Kubeflow 구성 요소에 대한 개요는 다음과 같다. Kubeflow 노트북 : 사용자는 노트..