3、深入理解Kubeflow：助力机器学习工作流的利器

深入理解Kubeflow：助力机器学习工作流的利器

1. 机器学习基础设施面临的挑战

在处理容器迁移和机器学习工作流栈相关问题时，我们虽能解决部分难题，但仍面临诸多考量。以下是一些常见的问题：
- 成本考量 ：使用云服务的成本与本地部署成本的对比。
- 数据存储规则 ：组织对于数据存储位置的规定。
- 安全因素 ：如Active Directory和Kerberos集成等安全方面的考虑。

现代数据中心基础设施存在众多变量，这给IT或DevOps团队带来了不小的挑战。

2. Kubernetes与机器学习工作流

Kubernetes在解决复杂基础设施问题上发挥了重要作用，但它并非专门为机器学习工作流设计。不过，它为后续的发展奠定了基础。

3. 走进Kubeflow

Kubeflow旨在在Kubernetes上运行机器学习工作流，通常用于以下场景：
- 多环境训练与服务 ：在不同环境（如本地、本地数据中心和云）中训练和部署机器学习模型。
- Jupyter Notebook管理 ：使用Jupyter Notebook管理机器学习训练任务，不限于TensorFlow任务。
- 资源利用 ：启动使用额外CPU或GPU资源的训练任务，这些资源通常在个人计算机上不可用。
- 代码整合 ：将来自不