Kubernetes上で利用できる機械学習ツールキット「Kubeflow 1.0」リリース

 Kubernetes上で動作する機械学習ツールキット「Kubeflow」の開発チームは3月3日、「Kubeflow 1.0」を公開した。モデルの開発や実装のためのコア技術の安定性を図った。

 Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習のワークフローを実装するツールキット。2017年12月にオープンソースプロジェクトとして公開された。シンプル、拡張性、移植性にフォーカスし、すべてのKubernetes環境上で実行できることを目標としている。データサイエンス分野で広く使われている「Jupyter notebooks」との連携機能やTensorFlowモデルのトレーニング、学習モデルの「TensorFlow Serving」コンテナ形式でのエクスポート、機械学習ワークフローのデプロイや管理のための包括的なソリューションである「Kubeflow Pipelines」の提供といった機能が特徴となる。

 Kubeflow 1.0では、Kubernetes上でモデルを開発、構築、トレーニング、実装するためのコンポーネントが「安定」扱いとなった。これにはUIを提供するダッシュボードやJupyter notebook controller、TensorFlow Operator(TFJob)、PyTorch Operator、コマンドラインインターフェイスのkfctl、Profile controllerなどが含まれる。

 Kubeflow 1.0はプロジェクトのWebサイトより入手できる。

Kubeflow Project
https://www.kubeflow.org/