— Technologie maîtrisée

Kubeflow

La boîte à outils ML qui fait d'un cluster Kubernetes une plateforme d'IA.

Kubeflow porte le cycle de vie ML sur Kubernetes : Pipelines orchestre les workflows d'entraînement en DAGs conteneurisés, Notebooks fournit des environnements Jupyter isolés, Katib automatise le tuning d'hyperparamètres et KServe sert les modèles avec autoscaling. Multi-utilisateur avec isolation par namespace, c'est notre choix pour industrialiser le ML d'une équipe sur un cluster existant, cloud ou on-premise, sans dépendre d'un fournisseur.

Discutons de votre projetSite officiel
[ Pourquoi Kubeflow ]

Ce que Kubeflow apporte à votre projet.

Cas d'usage typiques : Plateforme ML mutualisée sur Kubernetes, entraînement distribué, serving.

  1. 01

    Pipelines : workflows ML conteneurisés, versionnés et rejouables.

  2. 02

    Katib : tuning d'hyperparamètres et NAS distribués sur le cluster.

  3. 03

    KServe : serving de modèles avec autoscaling, canary et scale-to-zero.

  4. 04

    Multi-utilisateur : notebooks isolés, RBAC et quotas par namespace.

[ Équipe ]

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Équipe Kosmos — portrait 1
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Projets livrés
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[ 200+ Projets ]

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[ Presse ]

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