kubeflow چیست؟

Kubeflow یک پروژه متن‌باز است که بر روی سیستم  Kubernetes تمرکز دارد و به توسعه، آزمایش، و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) در محیط‌های ابری و توزیع‌شده را تسهیل می‌کند. این پروژه به ایجاد یک اکوسیستم متن‌باز برای یادگیری ماشین بر روی Kubernetes می‌پردازد تا امکان استفاده موثرتر و مدیریت بهتر از مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع‌شده فراهم شود.

ویژگی‌ها و اجزای اصلی Kubeflow شامل:

1. Jupyter Notebooks:
   • این پروژه از Jupyter Notebooks حمایت می‌کند که به افراد اجازه می‌دهد تا در یک محیط تعاملی و قابل توسعه، کدهای یادگیری ماشین خود را اجرا و نتایج را بررسی کنند.
2. TFJob (TensorFlow Job):
   • Kubeflow برای اجرای مدل‌ها و تسریع آموزش ماشین از TensorFlow Job (TFJob) استفاده می‌کند که یک منبع مناسب برای اجرای مدل‌های TensorFlow در محیط Kubernetes است.
3. Pipeline (Kubeflow Pipelines):
   • Kubeflow Pipelines یک ابزار گرافیکی است که به کاربران امکان می‌دهد فرآیندهای یادگیری ماشین را بصورت گرافیکی ایجاد و مدیریت کنند. این ابزار به تشخیص خطاها، نگهداری و بازبینی آسان فرآیندها کمک می‌کند.
4. Model Serving (KFServing):
   • با استفاده از KFServing، Kubeflow امکان استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های توزیع‌شده بر روی Kubernetes فراهم می‌کند.
5. Katib (AutoML):
   • Kubeflow Katib یک اجزای Kubeflow است که به‌طور خودکار الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را ارزیابی و بهینه‌سازی می‌کند.
6. Dashboard:
   • Kubeflow دارای یک داشبورد مدیریتی برای نظارت و مدیریت مدل‌ها، فرآیندها و منابع در محیط Kubernetes است.
7. متداول برای جامعه:
   • Kubeflow یک پروژه متن‌باز است که توسط جامعه توسعه یافته و مورد حمایت جامعه برنامه نویسی و تحقیقاتی در حوزه یادگیری ماشین قرار گرفته است.

Kubeflow با استفاده از این اجزاء و ویژگی‌ها، امکانات کاملی برای توسعه، آزمایش، و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط Kubernetes فراهم می‌کند.