Avaliações e Detalhes do Produto de Charmed Kubeflow

É muito útil para quando se trata de simplificar fluxos de trabalho de ML, após a implementação do Kuberflow, a eficiência do fluxo de trabalho foi aumentada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Se você já está usando Kubernetes, adicionar o Kubeflow ao seu stack irá turbinar seus fluxos de trabalho.

2. Você terá que adaptar a abordagem de Microsserviços, o que definitivamente lhe proporcionará benefícios a longo prazo.

3. Mas esteja preparado para a curva de aprendizado inicial acentuada e o processo de configuração não tão fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Loja única para orquestrar qualquer fluxo de trabalho usando Kubernetes.

2. Usávamos Kubernetes como backend já antes do Kubeflow e nem todos os engenheiros de ML estavam confortáveis em usá-lo. O Kubeflow resolveu esse problema, pois também usa Kubernetes como backend, mas também forneceu uma interface de usuário agradável e intuitiva para controlar os fluxos de trabalho.

3. Usamos principalmente o Kubeflow para todos os nossos casos de uso de Visão Computacional.

4. Envolve treinamento, inferência e até mesmo serviço interno. Para clientes externos, desenvolvemos internamente uma infraestrutura de serviço.

5. Depois de nos adaptarmos ao Kubeflow, tivemos que também adotar a abordagem de Microsserviços, o que foi uma bênção disfarçada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Kubeflow é uma das tecnologias que funciona melhor com Kubernetes e uma das tecnologias mais recentes de aprendizado de máquina que suporta a construção de pipelines, o que tradicionalmente tem sido difícil no campo do aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Problemas de aprendizado de máquina em produção podem ser resolvidos com kubeflow, assim como a construção de pipelines. Os benefícios do kubeflow são a facilidade de uso, uma interface centralizada e a facilidade de integração com tecnologias docker. Para cientistas de dados que não querem escrever muito código, o Kubeflow oferece uma maneira prática de executar e reexecutar experimentos, treinar modelos, publicar modelos, além de gerenciar pipelines. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Anteriormente, tinha usado o Airflow em combinação com outros softwares para resolver o mesmo propósito. No entanto, com o Kubeflow, a vida se tornou muito mais fácil por causa de seus ricos recursos para o desenvolvimento e implantação de modelos de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Automação de modelos de ML. Para desenvolvimento de sistema de fluxo de trabalho de ML. Também para criação de sistema de ML com todos os seus componentes. Isso economizou muito tempo e energia para o arquiteto de modelos e desenvolvedores de modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Kubeflow is a great platform for model deployment and there is some learning curve for data scientist. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Our team is exploring different platforms to deploy mode for production and want to find the most suitable platform

The most benefits for kubeflow is it based on kubernetes, it makes the load balancer quite easy Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É útil usar o Kubeflow em conjunto com outros produtos de IA/ML da plataforma Google Cloud, então o Kubeflow realmente se destaca. Há uma versão empresarial completa disponível no GCP também, o Vertex AI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu uso o Kubeflow como a principal plataforma de MLOps para implantar rapidamente qualquer modelo de ML em produção com latência mínima. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Need to be thorough with Kubernetes and need to be solid with the FAQ and troubleshooting. Be ready to code for doing simple operations and develop separate SMEs for Kubeflow as Data Scientist and Machine Learning Engineer might not be a correct choice for this. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Creating reusable pipelines. Using Katib for tuning hyperparameters and having multiple experiment runs with changing parameters and saving those runs. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É altamente recomendado para todas as empresas que estão entrando/construindo na plataforma de nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estamos construindo um pipeline com ele onde estamos implantando nossos serviços internos empresariais e, em seguida, usuários finais, como Engenheiros/Cientistas de Dados, podem aproveitar esses serviços para construir modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Primeiro comece com muita experimentação com um pequeno projeto e depois vá para a aplicação no mundo real. porque leva muito tempo para aprender os detalhes minuciosos disso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Trabalhei com MLOps no GCP usando o Kubeflow. É útil para rastrear erros e logs no processo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

então, usar o kubeflow nos ajuda a gerenciar recursos de computação, armazenamento, rede e computação heterogênea de forma mais eficiente. também elimina a maioria dos processos manuais existentes, que envolvem a implantação, escalonamento e gerenciamento de aplicações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.