Publicado: May 16, 2022

Hoje, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral do suporte da AWS para o Kubeflow v1.4. O Kubeflow na AWS simplifica tarefas de ciência de dados e ajuda a criar sistemas de ML altamente confiáveis, seguros, portáteis e escaláveis com despesas operacionais reduzidas por meio de integrações com serviços gerenciados da AWS. Você pode usar essa distribuição do Kubeflow para criar sistemas de ML com base no Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para criar, treinar, ajustar e implantar modelos de ML para uma ampla variedade de casos de uso, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural, tradução de fala e financeiro modelagem.

O Kubeflow na AWS fornece um caminho claro para usar o Kubeflow com o Amazon EKS para clusters Kubernetes gerenciados, o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para um armazenamento de artefatos de pipeline fácil de usar, o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para pipelines e armazenamento de metadados altamente escaláveis, Amazon Elastic File System/Amazon FSx for Lustre para uma solução de armazenamento de arquivos simples, escalável e sem servidor para maior performance de treinamento, AWS Secrets Manager para proteger os segredos necessários para acessar suas aplicações, AWS CloudWatch para gerenciamento persistente de logs, AWS Deep Learning Containers para imagens de servidor de notebook Jupyter altamente otimizadas, AWS Application Load Balancer para gerenciamento seguro de tráfego externo por HTTPS, AWS Cognito para autenticação de usuário com TLS. Essas integrações de serviços da AWS com o Kubeflow permitem dissociar partes críticas do plano de controle do Kubeflow do Kubernetes, fornecendo um projeto seguro, escalável, resiliente e com custo otimizado.

Para começar, consulte os links listados abaixo.