Kubeflow的第一個穩(wěn)定版本（由Google LLC支持的工具包，用于在Kubernetes上運行人工智能工作負載）今天正式可用。

Kubeflow在2017年由一組Google工程師和其他科技公司的一些同行開源。它是一個工具套件，使組織能夠在由流行的容器編排框架Kubernetes支持的基礎架構上部署AI工作負載。

Kubeflow 1.0版本引入了該軟件幾個核心組件的整數版本。這些組件現在符合企業(yè)用戶需求的“定義的穩(wěn)定性，可支持性和可升級性級別”，這意味著該工具包作為一個整體現在更適合生產使用。

Kubeflow 1.0帶來了穩(wěn)定的內置管理控制臺版本，其中包含關鍵功能的快捷方式。這些功能之一是Jupyter Notebook控制器，該控制器也已升級到穩(wěn)定狀態(tài)，并允許AI團隊使用無處不在的Jupyter Notebook開發(fā)工具創(chuàng)建新的機器學習模型。

模型準備好后，用戶可以使用TensorFlow或PyTorch對其進行訓練。Kubeflow 1.0通過TFJob和PyTorch Operator兩者都支持，這兩個代碼抽象使開發(fā)人員可以使用他們選擇的框架和相對簡單的腳本來設置AI培訓工作流。

今天的版本還為管理員提供了一些功能，這些管理員可以管理開發(fā)人員在其上構建AI工作負載的基礎架構。有一個kfctl，它可以在云環(huán)境中自動部署Kubeflow，并具有可以在各個開發(fā)人員之間分配環(huán)境資源的控件。

Google開源戰(zhàn)略家Thea Lamkin在博客文章中詳細介紹：“有了Kubeflow，每個數據科學家或團隊都可以得到一個自己的命名空間，可以在其中運行他們的工作負載。” 命名空間提供了安全性和資源隔離。使用Kubernetes資源配額，平臺管理員可以輕松限制個人或團隊可以消耗多少資源，以確保公平的調度。”

在另一篇文章中，Google云工程師Jeremy Lewi和Abhishek Gupta寫道，公司可以在其Anthos應用程序平臺上部署Kubeflow 1.0，以利用這些新功能。展望未來，這家搜索巨頭計劃加強對AI工具包的支持。Google將允許企業(yè)在本地Anthos部署上設置Kubeflow，并將與Google Cloud的網絡安全功能添加更緊密的集成。