Kubeflow

Building scalable and reliable machine learning models is critical for cloud-native AI systems. Kubeflow provides a robust framework for orchestrating model development workflows. This article presents best practices for ML model development in Kubeflow Cloud-Native Systems, with a focus on Azure Kubernetes Service environ- ments. It explores strategies for optimizing cluster configuration, designing modular and reproducible training pipelines, and implementing effective model tracking and ver- sioning processes. Real-world case studies highlight practical applications of these techniques.

Ця стаття досліджує практичні стратегії підготовки даних у Kubeflow — платформі, що нативно працює на Kubernetes і
призначена для створення та керування робочими процесами машинного навчання (ML). Ефективна підготовка даних є
критично важливою для продуктивності та надійності ML-конвеєрів, особливо в хмарно-нативних середовищах, де
масштабованість і автоматизація мають ключове значення. Kubeflow підтримує цей процес за допомогою набору
інтегрованих інструментів і компонентів, що спрощують завантаження, попередню обробку та валідацію даних.