В рамках проекта с открытым кодом Kubeflow разрабатывается система, помогающая развертывать рабочие нагрузки машинного обучения в распределенных контейнерных средах под управлением системы оркестровки Kubernetes.
В то время как последняя облегчает управление распределенными задачами, назначение Kubeflow — обеспечивать переносимость, масштабируемость и простоту развертывания систем машинного обучения.
Kubeflow поддерживает модели машинного обучения TensorFlow, командную оболочку Jupyter Notebook для интерактивного управления задачами TensorFlow, а также Seldon Core, платформу для развертывания моделей машинного обучения в Kubernetes.
В дальнейшем помимо TensorFlow в KubeFlow планируется обеспечить поддержку фреймворков глубинного обучения PyTorch и MXNet.
