Veröffentlicht am: May 16, 2022

Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit des AWS-Supports für Kubeflow v1.4 bekannt geben zu können. Kubeflow in AWS rationalisiert die Aufgaben der Datenwissenschaft und hilft beim Entwickeln äußerst zuverlässiger, sicherer, portabler und skalierbarer ML-Systeme mit reduzierten Betriebskosten durch die Integration mit AWS Managed Services. Mit dieser Kubeflow-Verteilung können Sie ML-Systeme auf der Grundlage von Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) entwickeln, trainieren und optimieren und ML-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungsfällen bereitstellen. Darunter sind auch Computer Vision, die natürliche Sprachverarbeitung, die Sprachübersetzung und die Finanzmodellierung.

Kubeflow AWS bietet einen klaren Weg zur Verwendung von Kubeflow mit Amazon EKS für verwaltete Kubernetes-Cluster, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) für einen benutzerfreundlichen Speicher für Pipeline-Artefakte, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für hochskalierbare Pipelines und Metadatenspeicher, Amazon Elastic File System/Amazon FSx for Lustre als einfache, skalierbare und Serverless-Dateispeicherlösung zur Steigerung der Trainingsleistung, AWS Secrets Manager zum Schutz von Geheimnissen, die für den Zugriff auf Ihre Anwendungen erforderlich sind, AWS CloudWatch für die Verwaltung persistenter Protokolle, AWS Deep Learning Containers für hochoptimierte Jupyter-Notebook-Server-Images, AWS Application Load Balancer für die sichere Verwaltung des externen Datenverkehrs über HTTPS und AWS Cognito für die Benutzerauthentifizierung mit TLS. Diese AWS-Services-Integrationen mit Kubeflow erlauben es Ihnen, kritische Teile der Kubeflow-Kontrollebene von Kubernetes zu entkoppeln. Auf diese Weise steht Ihnen ein sicheres, skalierbares, belastbares und kostenoptimiertes Design zur Verfügung.

Die ersten Schritte finden Sie unter den unten aufgeführten Links.