2、深入了解Kubeflow：功能、优势与替代方案

深入了解Kubeflow：功能、优势与替代方案

一、Kubeflow简介

如果你是一名试图将模型投入生产的数据科学家，或者是一位致力于使模型具备可扩展性和可靠性的数据工程师，Kubeflow可以为你提供所需的工具。它解决了如何将机器学习从研究阶段过渡到生产阶段的问题。需要注意的是，Kubeflow不仅仅局限于Kubernetes和TensorFlow，它可用于各种机器学习任务。

（一）模型开发生命周期（MDLC）

机器学习或模型开发本质上遵循“数据→信息→知识→洞察”的路径。模型开发生命周期（MDLC）常用于描述训练和推理之间的流程，这是一个持续的交互过程，当触发模型更新时，整个周期会再次启动。

（二）Kubeflow在MDLC中的位置

Kubeflow是一套用于MDLC所有阶段（数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试和模型版本控制）的云原生工具集合。它还具备使这些传统上独立的工具能够无缝协作的功能，其中关键的是管道系统，它允许用户构建连接MDLC所有组件的集成端到端管道。

Kubeflow适用于希望构建生产级机器学习实现的数据科学家和数据工程师。它既可以在本地开发环境中运行，也可以在生产集群上运行。通常，管道会先在本地开发，准备好后再迁移到生产环境。Kubeflow借助Kubernetes实现容器化和可扩展性，为其管道提供了可移植性和可重复性。

二、容器化和Kubernetes的作用

（一）为什么要进行容器化

容器提供的隔离性使机器学习阶段具有可移植性和可重复性。容器化应用与机器的其他部分隔离，并包含了从操作系统到所有依赖项的一