「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築

2020年3月4日

Kubeflow開発チームは、Kubeflow 1.0の正式リリースを発表しました

Kubeflowとは、Kubernetes上で機械学習モデルの開発、構築、トレーニング、デプロイの機能を実現する一連のソフトウェア群をまとめたものです。これにより適正なKubernetes環境であればどこでもKubeflowを展開し、機械学習のための一連のツールが使えるようになります。

Kubeflowによって展開される一連の主なツールは以下です。

  • Kubeflow全体のダッシュボード
  • Jupyter notebookのWebアプリケーションおよびコントローラ
  • Kubernetees上で分散トレーニングを行うTensorflow Operator (TFJob)およびPyTorch Operator
  • Kubeflowのデプロイやアップグレードのためのkfctl
  • マルチユーザーで使うためのProfile controller

Kubeflow 1.0で想定される機械学習のための作業は、Jupyterでモデルを開発し、KubeflowのPython用SDKであるFairingでコンテナを構築、トレーニングのためのリソースを作成し、モデルが出来上がれば、推論を実行するサーバを構築しデプロイするためにKFServingを利用する、といったことが想定されています。

fig

Kubeflowが1.0に到達したことで、安心して本番環境へ投入できるようになったといえます。Kubeflowは前述の通りKubernetes環境に対してポータブルであるため、Googleなどを含むさまざまなベンダが提供するKubernetes上での機械学習環境の構築に使わるのではないでしょうか。

このエントリーをはてなブックマークに追加
follow us in feedly


関連タグ Kubernetes / コンテナ型仮想化 / 機械学習・AI



タグクラウド(β版)

クラウド / AWS / Azure / Google Cloud
コンテナ / Docker / Kubernetes
クラウドネイティブ / サーバレス
クラウド障害 / 運用・監視

プログラミング言語 / 開発ツール
JavaScript / Java / .NET / WebAssembly
HTML/CSS / Web標準
アジャイル開発 / スクラム / DevOps / CI/CD
ソフトウェアテスト・品質
ローコード/ノーコード開発

データベース / RDB / NoSQL / 機械学習・AI
Oracle Database / MySQL / PostgreSQL
Office / 業務アプリケーション

ネットワーク / HTTP / QUIC / セキュリティ
OS / Windows / Linux / VMware
ハードウェア / サーバ / ストレージ

業界動向 / 働き方 / 給与・年収
編集後記 / 殿堂入り / おもしろ

全てのタグを見る

Blogger in Chief

photo of jniino

Junichi Niino(jniino)
IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。
詳しいプロフィール

Publickeyの新着情報をチェックしませんか?
Twitterで : @Publickey
Facebookで : Publickeyのページ
RSSリーダーで : Feed


最新記事10本