Kubeflow:云計算和機器學習的橋梁
當前的IT界有兩大高速列車,一是以“Kubernetes”為標桿技術的云計算,二是以“Tensorflow和PyTorch”等為代表的機器學習。如何使二者結合起來,成為近期IT界討論的熱點。Kubeflow的橫空出世,有效的連接起了Kubernetes和各個機器學習的框架,提供了機器學習在Kubernetes上的端到端的解決方案。本書講解Kubeflow以及其社區的技術棧,包括機器學習的流程編排技術Pipelines、并行模型訓練技術TFJob和PyTorchJob等、超參調優技術Katib、服務發布KFServing,機器學習的PythonSDKFairing等,涉及到機器學習的各個方面。本書結合理論和實戰,詳細闡述了Kubeflow社區的新技術和新方案。最后,展望了Kubeflow的前景和AIHub的發展趨勢。
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