IBM Kubeflow Dojo 项目推荐

IBM Kubeflow Dojo 项目推荐

KubeflowDojo Repository to hold code, instructions, demos and pointers to presentation assets for Kubeflow Dojo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/KubeflowDojo

Kubeflow Dojo 是一个开源项目，旨在帮助开发者更好地理解和使用 Kubeflow 进行机器学习工作流程的部署、管理和优化。该项目主要由 Python 和 Jupyter Notebook 编程语言开发。

1. 项目基础介绍

Kubeflow Dojo 项目提供了一个集中的资源库，包含代码、指导、演示和演讲材料的指针，以帮助开发者掌握 Kubeflow 的使用。Kubeflow 是一个用于 Kubernetes 的开源机器学习平台，它允许开发者轻松地部署和管理可移植、可扩展的机器学习工作流程。

2. 项目核心功能

• Kubeflow 部署与管理：项目提供了详细的指导和 hands-on 的实践，帮助用户在 Minikube 或 IBM Cloud Kubernetes Service (IKS) 上部署 Kubeflow。
• 机器学习工作流程：涵盖了如何使用 Kubeflow Pipelines 创建和自动化机器学习工作流程。
• 模型服务与监控：介绍了如何使用 KServe 进行模型服务，以及如何进行模型监控和漂移检测。
• 分布式训练与超参数优化：提供了分布式模型训练和超参数优化（HPO）的最佳实践。
• 模型解释性与元数据管理：讲解了如何在 Kubeflow 中实现模型解释性和元数据管理。
• 社区互动：项目还包括了与 Kubeflow 社区的互动，例如通过 Kubeflow Slack 工作空间进行交流。

3. 项目最近更新的功能

最近的更新主要集中在以下几个方面：

• Kubeflow 管理控制台深入探讨：提供了对 Kubeflow 控制台的深入分析和演示。
• Kubeflow Pipelines 与 Tekton 的集成：介绍了如何使用 Tekton 作为 Kubernetes 原生的 CI/CD 引擎来运行 Kubeflow Pipelines。
• KFServing 深入研究：详细讲解了 KFServing 的使用，以及如何进行模型的部署和服务。
• Kubeflow PR 工作流程：分享了如何进行 Kubeflow 的代码贡献和 PR（Pull Request）工作流程。
• Kubeflow 版本升级：提供了从 Kubeflow 1.2 版本升级到 1.3 版本的指南和记录。

通过这些更新，Kubeflow Dojo 旨在为开发者提供一个全面的学习和实践平台，帮助他们更好地利用 Kubeflow 进行机器学习工作。

KubeflowDojo Repository to hold code, instructions, demos and pointers to presentation assets for Kubeflow Dojo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/KubeflowDojo