自去年以来，开源 MLOps 平台 KubeFlow 受益于许多强大的新支持者，包括开放治理的 Cloud Native Computing Community 和提供了大量工程帮助的 Red Hat。
译自 Smooth Sailing for KubeFlow 1.9 Thanks to CNCF, Red Hat Support，作者 Joab Jackson。
下个月，用户将开始看到此支持的成果。计划 发布 于 7 月 8 日，下一版本的 KubeFlow 将带来一个备受期待的模型注册表，该注册表基于 Red Hat 的 Quay。它还带来了使用 CNCF Argo 项目 创建构建流以及修订的笔记本格式的能力。
2018 年 首次亮相，KubeFlow 在 Kubernetes 上运行，因此可以在云中或内部服务器上运行。KubeFlow 在可用时使用现有的开源项目。组件包括用于实验的笔记本（基于 Jupyter Notebooks）、管道、用户控制台和训练操作员。
就像 OpenShift 基于 Kubernetes 容器编排器一样，Red Hat Open Data Hub 也建立在 KubeFlow 之上，Red Hat 卓越工程师 Jeremy Eder 在接受 TNS 采访时指出。它还用于该公司商业支持的 OpenShift AI，该 AI 基于 Open Data Hub。
与公司软件组合的其他部分保持一致，Red Hat 并未在内部构建 MLOps 工具，而是采用了开源社区中已得到良好支持的软件，然后将工程帮助分配给上游。
虽然开源企业软件公司已经支持 Kubeflow 一段时间了——Red Hat 客户已经在 OpenShift 上运行 AI 和 ML 工作负载，部分原因是它支持 GPU——但 Red Hat 增加了投资去年，当 KubeFlow 被转移到 CNCF 时，Eder 指出。
KubeFlow 1.9 将是第一个受益于 Red Hat 增加投资的版本，他说。
“我们已经开始运行了，”Eder 说。“几乎每个工作流中都有地面工程师的代表。”
Red Had 有很多客户在本地运行 AI 操作，因此，他们需要一个本地存储系统来构建和存储模型和其他构建工件。这是 Red Hat 为 KubeFlow 主导的第一个功能，一个用于保存模型和其他构建工件（例如数据集和指标日志）的注册表。
如果你运行一个 MLops 系统，你需要一个注册表，虽然你可以使用一个库存容器注册表，例如 Red Hat Quay，但“有细微的不同和重要的工作负载方式，我们希望它能专门迎合数据科学角色，”Eder 说。
此注册表实现了 开放容器接口 1.1 标准，该标准也由 Quay 实现。注册表与 KubeFlow 管道集成，允许用户直接从注册表部署。
模型注册表将作为 alpha 版提供，尽管对于模型注册表应该如何工作仍有一些遗留问题。因此，一个新成立的工作组正在寻求用户社区的更多意见。
此版本将附带 Kubeflow Notebooks 2.0，它带有一对 Kubernetes 友好的自定义资源定义（Workspace 和 WorkspaceKind），以提供对工作空间的更多控制。
一旦用户在笔记本中完成实验，他们将能够将代码移到管道中，为软件的生产使用做好准备。
新版本还更新了 KubeFlow 管道。此功能最初是 由 Tecton Pipelines构建，随着 1.9 版本的发布，该管道还将支持 CNCF Argo 项目，以“与上游社区保持一致”，Eder 说。
“能够将你的操作参数表示为管道代码，从自动化的角度来看，这是非常有帮助的，”Eder 说。
管道功能将 KubeFlow 的两个用户联系在一起：数据科学家和机器学习工程师。
KubeFlow 社区一直在致力于的一个辅助项目是 KServe，一个基于无服务器的推理前端，最近已从 KubeFlow 孵化器毕业，成为其自己的项目。最近已为 HuggingFace 和 vLLM 添加了开箱即用的运行时。
“KServe 将允许我们自动提供推理服务，”Eder 说，并补充说这是一个尚未完全解决的难题。
在今年早些时候的 KubeFlow 峰会上，“Kubeflow 的优点、缺点和缺失部分”，Red Hat 高级软件工程师 Ricardo Martinelli de Oliveira 担任 Kubeflow 1.9 的发行经理，讨论了仍需要完成的工作。
在最近的一项用户调查中，KubeFlow 用户表示他们喜欢使用管道和笔记本，但希望这些功能具有更高的稳定性。在同一次调查中，用户抱怨安装薄弱——许多人从原始清单中安装。有发行版（例如 Red Hat 的发行版），但需要进行更多的符合性测试。有关可用发行版的文档已过时。一些组件几乎没有文档，或者根本没有文档。
“[安装文档] 的某些部分对用户来说看起来并不好，”Martinelli de Oliveira 承认。
未来，该项目还致力于达到成为 CNCF 毕业项目的标准。需要成立一个技术监督委员会，项目负责人正在考虑将软件移植到 ARM64 架构。