Tool-Tipp

Kubeflow: Toolkit bringt Machine Learning in Kubernetes

(Foto: Pikoso.kz / Shutterstock)

Das von Google entwickelte Tool Kubeflow soll Machine Learning einfacher machen und bringt Tools dafür in Kubernetes, dem beliebten Open-Source-System zur Automatisierung von Container-Anwendungen.


Ein Machine-Learning-Team von Google hat ein neues Tool namens Kubeflow entwickelt, das es Entwicklern ermöglichen soll, Machine Learning in jeden bestehenden Kubernetes-Cluster zu bringen – egal, ob der in der Cloud oder lokal liegt.

Kubeflow: In Zukunft sollen weitere Tools integriert werden

Kubeflow kommt mit einem Jupyter-Hub zum Erstellen und Managen von interaktiven Jupyter-Notebooks. Außerdem ist ein Tensorflow-Training-Controller integriert, der durch eine simple Einstellung entweder für CPU- oder GPU-Nutzung konfiguriert werden kann.

Zum Start haben sich die Macher bewusst für ein kleines Toolkit entschieden. In Zukunft sollen weitere Machine-Learning-Werkzeuge integriert werden.

Kubeflow steht auf Github zum Download bereit

Das Kubeflow-Projekt steht auf Github zum Download bereit. (Screenshot: Github)

Das Kubeflow-Projekt steht auf Github zum Download bereit. (Screenshot: Github)

Bei Kubeflow soll Kubernetes seine Stärken ausspielen und vor allem besseres Deployment, aber auch eine Skalierbarkeit, je nach Bedarf, ermöglichen.

Kubeflow steht in einem Github-Repository zum Download bereit. In einer ausführlichen Readme erfahren Nutzer, wie das Tool beispielsweise mit Minikube lokal läuft oder wie es in Googles Kubernetes-Engine funktioniert.

Passend dazu: Was ist eigentlich Kubernetes?

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