Du hast deinen AdBlocker an?

Es wäre ein Traum, wenn du ihn für t3n.de deaktivierst. Wir zeigen dir gerne, wie das geht. Und natürlich erklären wir dir auch, warum uns das so wichtig ist. Digitales High-five, deine t3n-Redaktion

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?

Finde einen Job, den du liebst

Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Schreib den ersten Kommentar!

Melde dich mit deinem t3n-Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Abbrechen