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Kubeflow Community Distribution – クイック概要

概要: さまざまなクラスタ（Kind、Minikube、Rancher、EKS、AKS、GKE など）で完全な Kubeflow 機械学習プラットフォーム を起動できる、すぐに適用可能な Kubernetes マニフェストのセットです。Pipelines、Notebooks、Katib、KServe、Spark Operator、Central Dashboard など、すべての主要な Kubeflow コンポーネントと、Istio、Knative、Cert-Manager、Dex、OAuth2-Proxy などの共有サービスをバンドルしています。

対象読者:

• 再現可能でセキュリティに焦点を当てた、マルチテナント対応の ML プラットフォームを必要とする企業。
• ローカルで Kubeflow スタック全体を単一コマンドで試したい研究者や愛好家。

使用方法:

1. 前提条件（kind/kubectl/kustomize、Docker/Podman、十分な RAM/CPU）をインストールします。
2. 提供されているスクリプトを実行して Kind クラスタを作成します（他のクラウドの場合はドキュメントを参照）。
3. 生成された kustomization を 1 行で適用します（このコマンドは、すべての CRD の準備が整うまで再試行します）。
4. デフォルトの資格情報（user@example.com / 12341234）で Kubeflow Central Dashboard にログインし、本番環境ではすぐに変更してください。

対応する kustomize オーバーレイを適用してコンポーネントを個別にインストールすることもできます。これは、デバッグやカスタムディストリビューションの構築に便利です。

主要コンポーネントとリソースヒント（README より）:

コンポーネント	おおよその CPU	おおよそのメモリ	PVC ストレージ
Pipelines	970 m	3552 Mi	35 GB
KServe	600 m	1200 Mi	–
Katib	13 m	476 Mi	10 GB
Istio	750 m	2364 Mi	–
…	…	…	…

メンテナンスとサポート

• 年に 2 回の安定版リリース（例: 26.03、26.10）があり、6 か月間のベストエフォート型コミュニティサポート期間があります。
• 商用サポートオプションは Kubeflow ウェブサイトに記載されています。
• CI はすべての PR でエンドツーエンドのインストールテストを実行し、マニフェストの信頼性を維持します。

重要性: Kubeflow は、Kubernetes 上でエンドツーエンドの ML ワークフローを実行するための事実上のオープンソースプラットフォームです。このリポジトリは、数十のアップストリームプロジェクトを組み合わせる手間を排除し、本番グレードのデプロイメントのための単一の情報源を提供します。

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TL;DR インストール（単一コマンド）

# ヘルパースクリプトで Kind クラスタを作成
./tests/install_KinD_create_KinD_cluster_install_kustomize.sh

# kubeconfig をエクスポート
export KUBECONFIG=$(kind get kubeconfig-path --name kubeflow)

# プラットフォーム全体をデプロイ（自動再試行）
while ! kustomize build example | kubectl apply --server-side --force-conflicts -f -; do
  echo "Retrying…"; sleep 20;
 done

完了後、http://<cluster-ip>/ でダッシュボードを開き、ログインします。

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リンク

• 最新の安定版リリース
• 完全な CI ワークフロー
• コミュニティ Slack とミーティング

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上記のすべての詳細はリポジトリの README から直接取得したものであり、追加機能はありません。