5、Kubeflow：机器学习平台的全面解析

Kubeflow：机器学习平台的全面解析

1. 引言

Kubeflow作为一个强大的机器学习平台，为数据科学家和DevOps/MLOps团队提供了丰富的功能和灵活的部署选项。它可以在多种环境中部署，包括公共云、本地集群和单节点本地部署。同时，Kubeflow通过多个组件协同工作，实现了机器学习工作流的自动化和管理。

2. Kubeflow Pipelines与模型推理服务

2.1 Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines允许用户在UI中定义输入参数并启动作业。每次运行管道时，会产生并存储元数据和工件。元数据存储在MySQL数据库中，工件存储在如MinIO服务器或云存储系统等工件存储中。这些存储都由Kubernetes中的持久卷（PV）支持。

元数据有助于跟踪特定实验和作业，工件则可用于调查单个作业的运行性能。管道的保存输出包括混淆矩阵和ROC曲线等图形。

2.2 模型推理服务选项

Kubeflow提供了多种将保存的模型加载到进程中，为外部应用程序提供实时模型推理的方法，包括：
- KFServing
- Seldon Core Serving
- BentoML
- Nvidia Triton Inference Server
- TensorFlow Serving
- TensorFlow Batch Prediction

这些选项支持不同的机器学习库，并且各有特定的功能。通常，每个选项都有一个Docker镜像，可以作为Kubernetes资源运行，并从模型仓库中加载保存的