kubeflow/kale

해결하는 문제

Kubeflow Kale는 데이터 과학자가 Jupyter Notebook을 파이프라인 코드로 다시 작성할 필요가 없게 함으로써 Kubeflow Pipelines (KFP) 배포 프로세스를 단순화합니다. KFP SDK와 관련된 학습 곡선 및 프로덕션 배포를 위한 YAML 파일로의 수동 코드 재구성을 제거합니다.

작동 방식

Kale는 JupyterLab 확장 프로그램으로 작동하여 사용자가 노트북 셀에 특정 레이블(imports, step, functions, pipeline-parameters 등)을 태그할 수 있도록 합니다. 그런 다음 Kale가 코드를 분석하여 이러한 단계 간의 종속성을 자동으로 감지하고 사용자가 SDK 코드를 작성할 필요 없이 프로덕션용 Kubeflow Pipeline를 생성합니다.

대상 사용자

Jupyter Notebook을 개발에 사용하며, 복잡한 파이프라인 SDK를 배울 필요 없이 Kubeflow Pipelines를 통해 모델을 프로덕션, 스케줄링 또는 스케일링으로 전환하고자 하는 데이터 과학자.

주요 특징

• 원클릭 파이프라인 생성: JupyterLab의 버튼 인터페이스를 통해 노트북을 파이프라인으로 변환합니다.
• 자동 종속성 감지: 변수가 단계 간에 어떻게 흐르는지 자동으로 식별하여 입력과 출력을 직접 지정할 필요를 없앱니다.
• 통합 개발 환경: 개발과 프로덕션 모두에 동일한 노트북을 사용합니다.
• SDK 지식 불필요: KFP SDK나 YAML을 알 필요 없이 노트북에서 직접 파이프라인을 생성합니다.