![Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/697/42983697/b_42983697.jpg)
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1.5.7 Pipeline
现在我们已经完成了MDLC的所有方面,我们希望能够实现这些实验的可重用性和管理。为此,Kubeflow将MDLC视为机器学习Pipeline,并将其实现为一个图,其中每个节点是工作流中的一个阶段,如图1-3所示。KubeflowPipeline是一个让用户可以轻松组成可重复使用的工作流的组件,其包括:
·多步骤工作流的编排引擎。
·与Pipeline组件交互的SDK。
·一个用户界面,允许用户可视化和跟踪实验,并分享结果。
![](https://epubservercos.yuewen.com/E7E199/22425998101063006/epubprivate/OEBPS/Images/1-3.jpg?sign=1738899047-m9tLGOY50qCz8RMDBCWRSJTk1KJ5NSgS-0-aae0b77f58d5aa60c979f811eb92f90d)
图1-3:KubeflowPipeline样例