Kubeflow

Wprowadzenie

Kubeflow to otwartoźródłowa platforma zaprojektowana do uruchamiania i zarządzania przepływami uczenia maszynowego (MLOps) na Kubernetes. Umożliwia badaczom i inżynierom danych łatwe skalowanie treningu modeli, eksperymentów, wdrażania i monitorowania w środowiskach produkcyjnych.

Główne komponenty Kubeflow

• Kubeflow Pipelines – budowa i orkiestracja pipeline’ów ML

• Katib – hyperparameter tuning i AutoML

• KServe – serwowanie modeli AI (model inference)

• Jupyter Notebook Controller – zarządzanie notebookami

• TensorFlow Training Operator / PyTorch Operator – rozproszone treningi

• Central Dashboard – centralny interfejs użytkownika

Zastosowania Kubeflow

• End-to-end MLOps w środowiskach enterprise

• Trening dużych modeli językowych (LLM) na klastrach Kubernetes

• Automatyzacja eksperymentów ML

• Wdrażanie modeli w produkcji (real-time inference)

• Multi-tenancy i zarządzanie zasobami dla zespołów data science

• Hybrydowe i multi-cloud środowiska

Zalety i wady

• Zalety: natywna integracja z Kubernetes, skalowalność, otwartoźródłowa, bogaty ekosystem, standaryzacja procesów MLOps

• Wady: stroma krzywa uczenia, złożoność instalacji i utrzymania, wysokie wymagania infrastrukturalne

Najlepsze praktyki (2026)

• Używanie GitOps do zarządzania manifestami Kubeflow

• KServe jako standard do serwowania modeli

• Integracja z Argo Workflows lub Tekton

• Monitorowanie z Prometheus + Grafana + Loki

• Bezpieczeństwo: Istio + Kyverno + Pod Security Policies

• Multi-cluster setup dla dużych organizacji

office@freenetmedia.pl