deployKF は、 Kubernetes上に機械学習プラットフォームを構築します。
Kubeflow 、 Airflow † 、およびMLflow †の長所を組み合わせて、展開と保守が簡単な完全なプラットフォームを作成します。†近日中に、現在および将来のツールをご覧ください。
deployKF は、マネージド サービスの容易さとセルフホスト ソリューションの柔軟性を組み合わせています。
私たちの目標は、 Kubernetes ユーザーであれば誰でも、 MLOps の専門知識やそれを維持するための専門家チームを必要とせずに、組織用の機械学習プラットフォームを構築できるようにすることです。
deployKF の主な機能は次のとおりです。
- オンプレミスとクラウドを含む任意のKubernetes クラスター上で実行
- プラットフォームのあらゆる側面に対する直感的な集中設定
- シームレスなインプレースアップグレードと構成更新
- 既存のIstio 、 cert-manager 、 Kyverno 、 S3 、およびMySQLに接続します
- OpenID ConnectまたはLDAP経由で任意のID プロバイダーを使用する
- ArgoCD による GitOpsのネイティブ サポート
タイトル:deployKF: Kubeflow をデプロイするためのより良い方法 (その他)
イベント:Kubeflowサミット2023
私たちは、deployKF がどこでどのように使用されるかを見るのをいつも楽しみにしています。
以下に、実際に使用されているdeployKFの事例をいくつか示します。
組織 記事/ビデオ クラウドフレア Cloudflare ML Opsプラットフォームの内部の様子 共有したい話がありますか?お知らせください!
deployKF を使い始めるのに役立つように、いくつかのガイドを用意しました。
- はじめに- どこでもdeployKFを実行する方法を学びましょう
- ローカル クイックスタート - ローカル マシンでdeployKFを試してください。
- Kubeflow ディストリビューションからの移行 - 他の Kubeflow ディストリビューションから移行する方法とその理由
リリースの詳細については、以下を参照してください。
- バージョンマトリックス
- 変更履歴
deployKF は新しく成長中のプロジェクトです。私たちがやっていることを気に入っていただけましたら、プロジェクトを同僚やより広いコミュニティと共有することで、他の人が私たちを発見できるようにしてください。
我々は、
deployKF/deployKF
リポジトリの GitHub Star に非常に感謝しています。
deployKF の商用サポート オプションについて話し合うには、deployKF の作成者によって設立された会社であるAranui Solutionsにお問い合わせください。詳細については、Aranui Solutions Web サイトをご覧ください。
deployKF コミュニティは、ユーザーと貢献者間の非公式なディスカッションにKubeflow Slack を使用します。
詳細については、コミュニティページをご覧ください。
deployKF は元々、Kubeflow のリーダーであり、人気のある Apache Airflow Helm Chart のメンテナでもある Mathew Wicks (GitHub: @thesuperzapper) によって作成され、維持されています。 deployKF はコミュニティ主導のプロジェクトであり、支援したい人からの貢献を歓迎します。