Das Canonical Data Platform-Team hat die Machine Learning Operations (MLOps) -Plattform Charmed Kubeflow 1.4 vorgestellt. Charmed Kubeflow bietet einen vollständiger Satz von Kubernetes-Operatoren um damit die rund 30 Anwendungen und Dienste bereitzustellen, aus denen Kubeflow besteht.
Kubeflow selbst ist ein Open-Source-Toolkit für maschinelles Lernen, das auf Kubernetes aufsetzt. Kubeflow übersetze die Schritte in einem Data-Science-Workflow in Kubernetes-Jobs und bietet die Cloud-native Schnittstelle für ML-Bibliotheken, Frameworks, Pipelines und Notebooks, teilt Canonical mit.
Charmed Kubeflow sei unter der Apache License 2.0 veröffentlicht, kostenlos und laufe in jeder Umgebung ohne Einschränkungen, Paywall oder Funktionsbeschränkungen, schreibt Canonical weiter.
Die neue Version Charmed Kubeflow 1.4 biete mehrere Funktionen für ein erweitertes Modell-Lebenszyklus-Management, einschließlich Upstream-Kubeflow 1.4 und Unterstützung für MLFlow-Integration. MLFlow ist eine Open-Source-Plattform für KI/ML-Modell-Lebenszyklusmanagement und umfasst Funktionen für das Experimentieren, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Die MLFlow-Integration ermögliche ein echtes automatisiertes Modell-Lebenszyklus-Management mit MLFlow-Metriken und der MLFlow-Modellregistrierung, so Canonical. Der Anbieter hat eine Installationsanleitung veröffentlicht.
