kubeflow/community-distribution

해결하는 문제

이 프로젝트는 Kind, Minikube, Rancher, EKS, AKS, GKE와 같은 다양한 인기 있는 Kubernetes 클러스터에서 Kubeflow 플랫폼을 설치하고 배포하는 표준화된 방법을 제공합니다. 트레이닝, 서빙, 오케스트레이션에 필요한 핵심 컴포넌트를 포함하는 완전한 머신러닝 플랫폼을 설정하는 과정을 단순화하며, 기업 및 학술 사용자 모두에게 엄격한 보안 및 멀티테넌시 요구 사항을 지원합니다.

작동 방식

리포지토리는 Kubernetes 매니페스트와 Kustomize 오버레이의 모음이 포함되어 있습니다. 사용자는 전체 플랫폼을 배포하거나 개별 컴포넌트를 선택할 수 있습니다. 이 디스트리뷰션은 세 가지 주요 카테고리로 구성됩니다:

• 애플리케이션: Pipelines, KServe, Katib, Notebooks와 같은 공식 Kubeflow 컴포넌트.
• 공통: 트래픽 관리(istio), 아이덴티티 관리(dex), 인증서 관리(cert-manager)와 같은 공유 서비스.
• 실험적: 제3자 통합 및 플랫폼 실험(예: Ray).

설치는 단일 명령어 bash 원라인 또는 단계별 수동 프로세스를 통해 수행할 수 있으며, 디버깅 및 사용자 맞춤 설정에 적합합니다.

대상 사용자

• ML 엔지니어 및 데이터 과학자: 엔드투엔드 ML 워크플로 환경이 필요한 사람.
• 기업 IT/플랫폼 팀: Kubernetes 상에서 보안성과 멀티테넌시를 갖춘 ML 플랫폼이 필요한 사람.
• 학술 연구자: Kubeflow 생태계를 탐색하고 기여하고 싶은 사람.

주요 특징

• 광범위한 클러스터 지원: Kind, Minikube, Rancher, EKS, AKS, GKE와 호환.
• 모듈식 설치: 전체 플랫폼을 설치하거나 특정 컴포넌트를 선택 설치 가능.
• 통합 ML 툴링: Kubeflow Pipelines, 모델 서빙용 KServe, 하이퍼파라미터 튜닝용 Katib, 노트북 기능 포함.
• 기업용 준비 완료: 멀티테넌시, OIDC 아이덴티티 프로바이더(Dex를 통한), 네트워크 보안(Istio를 통한) 내장 지원.