kubeflow/community-distribution

何を解決するか

このプロジェクトは、Kind、Minikube、Rancher、EKS、AKS、GKEなど、さまざまな人気のあるKubernetesクラスタ上でKubeflow Platformをインストールおよびデプロイする標準化された方法を提供します。完全な機械学習プラットフォームのセットアップを簡素化し、トレーニング、サービング、オーケストレーションに必要な主要コンポーネントを含み、企業および学術ユーザーの両方にとって厳格なセキュリティとマルチテナント要件をサポートします。

仕組み

リポジトリにはKubernetesマニフェストとKustomizeオーバーレイのコレクションが含まれています。ユーザーは全体のプラットフォームをデプロイするか、個々のコンポーネントを選択できます。このディストリビューションは3つの主要カテゴリに分類されています：

• アプリケーション: Pipelines、KServe、Katib、Notebooksなどの公式Kubeflowコンポーネント。
• 共通: トラフィック管理（Istio）、アイデンティティ管理（Dex）、証明書管理（Cert-manager）など、共有サービス。
• 実験的: 第三者統合やプラットフォーム実験（例：Ray）。

インストールは1行のbashワンライナーで行うか、デバッグやカスタマイズに適したステップバイステップの手動プロセスで実行できます。

対象ユーザー

• 機械学習エンジニアおよびデータサイエンティスト: エンドツーエンドのMLワークフロー環境が必要な人。
• 企業のIT/プラットフォームチーム: Kubernetes上でセキュアで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人。
• 学術研究者: Kubeflowエコシステムを探索し、貢献したい人。

特徴

• 広範なクラスタ対応: Kind、Minikube、Rancher、EKS、AKS、GKEに対応。
• モジュールインストール: 完全なプラットフォームをインストールするか、特定のコンポーネントを自由に選択可能。
• 統合されたMLツールキット: Kubeflow Pipelines、モデルサービング用のKServe、ハイパーパラメータチューニング用のKatib、ノートブック機能を含む。
• 企業向け対応: マルチテナント、OIDCアイデンティティプロバイダー（Dex経由）、ネットワークセキュリティ（Istio経由）の組み込みサポート。