KFP —— 一个组织力极强的 Python 库

在探索数据科学的海洋中，每位航海家都希望能有一个强大的导航仪，帮他们穿越迷雾，精确到达目的地。

如果说机器学习项目的部署是这样一场航行，那么Kubeflow Pipelines（KFP）便是你理想中的那款导航仪。

它可以将复杂的数据准备、模型训练、评估和上线等环节串联起来，就像设计出一个个精妙的导航路线图。

想象一下，在 Kubernetes 的海洋中，你可以自由定义每一个机器学习工作流程的节点，最后组成一个高效的自动化生产线——这便是 KFP 的魔力所在。

迎接  Kubeflow Pipelines

在机器学习项目的规划与部署中，构建起一条有效、高效的处理流程至关重要。

它关系到能否在数据的暗礁中安全航行，能否及时调整航向迎接变化的市场风云。

这一目标对于众多数据科学家来说无异于高瞻远瞩的梦想。

而 Kubeflow Pipelines，就是打造这种梦想成真的工具箱。

KFP  是一个基于 Kubernetes[1] 构建的平台，能够帮助我们定义、部署和管理复杂的机器学习工作流程。

它允许用户通过  DAGs（有向无环图）以可视化的方式接龙各个环节，包括数据准备、模型训练、评估和服务部署。

而它的灵活性在于，无论你的技术栈中偏好  TensorFlow、PyTorch  或者是  Scikit-learn，KFP  都能以不同颜色的线描绘出你的工作流图。

项目地址：https://github.com/kubeflow/pipelines/tree/master/sdk

安装

尽管这个术语听起来像是某种先进的航海装备，但 KFP  的安装过程却简单得令人惊喜。

首先，你需要根据自己的需求选择 安装选项[2]。

随着  Kubernetes  进化，从 &nbs