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Kubeflow Pipelines

Kubeflow 流水线服务概述

Kubeflow 是一个机器学习（ML）工具包，致力于在 Kubernetes 上简单、便携且可扩展地部署 ML 工作流。

Kubeflow pipelines 是使用 Kubeflow Pipelines SDK 构建的可复用端到端 ML 工作流。

Kubeflow pipelines 服务的目标如下：

• 端到端编排：支持并简化端到端机器学习流水线的编排工作
• 便捷实验：让您可以轻松尝试多种思路与技术，并管理各类试验/实验
• 便捷复用：支持复用组件和流水线，无需每次重新构建，即可快速搭建端到端解决方案

安装

• Kubeflow Pipelines 可作为 Kubeflow Platform 的一部分安装。您也可以将 Kubeflow Pipelines 作为独立服务部署。

• 流水线执行使用 https://argo-workflows.readthedocs.io/en/latest/workflow-executors/，该执行器独立于 Kubernetes 容器运行时。

依赖项兼容性矩阵

KFP 3.0 兼容性说明： KFP 2.x 仍支持 Argo Workflows 3.x 版本，但该版本已被标记为弃用，Kubeflow Pipelines 3.0 将不再提供支持。升级至 KFP 3.0 前，运维人员必须将 Argo Workflows 控制器升级至此矩阵中列出的受支持 4.x 版本。您可以关注 https://github.com/kubeflow/pipelines/issues/*** 获取移除相关功能与迁移工作的最新进展。

文档

请参阅 Kubeflow Pipelines 概述，了解首个流水线的入门指引及更多详细信息。

查看 https://kubeflow-pipelines.readthedocs.io/en/stable/，了解 SDK 的各类使用方式。

请查阅 Kubeflow Pipelines API 文档 获取 API 规范。

使用 Python SDK 编写流水线时，请参考 https://kubeflow-pipelines.readthedocs.io/en/stable/。

Deep Wiki

您可以访问 DeepWiki 查看由 AI 驱动的仓库文档。

[!WARNING] 请注意：该内容由 AI 生成，可能无法保证信息完全准确。

为 Kubeflow Pipelines 做贡献

在开始为 Kubeflow Pipelines 贡献代码前，请阅读 贡献指南 中的规范。如需了解如何从源代码构建并部署 Kubeflow Pipelines，请参阅开发者指南。

可选的 just 命令运行器

为方便本地开发，本仓库在根目录下内置了可选的 https://github.com/casey/just 命令运行器。它为现有 make 目标提供了简短别名，不会替代任何 CI 或发布工作流。

使用方法为先安装 just，再运行相关命令，示例如下：

just # 列出所有可用配方
just backend-test
just backend-images

说明：

• 所有 just 配方都是现有 make 目标的轻量包装（例如对应 make -C backend/src/v2 test）。
• 本仓库未提供通用的 just build 或 just test 配方：涉及大量资源消耗或 Docker 构建的流程仅通过明确命名的配方对外暴露，例如 backend-images。

Kubeflow Pipelines 社区

社区会议

Kubeflow Pipelines 社区会议每隔一周周三太平洋标准时间上午 10 点至 11 点召开。

https://calendar.google.com/event?action=TEMPLATE&tmeid=NTdoNG5uMDBtcnJlYmdlOWt1c2lkY25jdmlfMjAxOTExMTNUMTgwMDAwWiBqZXNzaWV6aHVAZ29vZ2xlLmNvbQ&tmsrc=jessiezhu%40google.com&scp=ALL

https://zoom.us/j/92607298595?pwd%3DVlKLUbiguGkbT9oKbaoDmCxrhbRop7.1&sa=D&source=calendar&ust=1736264977415448&usg=AOvVaw1EIkjFsKy0d4yQPptIJS3x

会议纪要

Slack

我们在云原生计算基金会 Slack 工作区中设有 #kubeflow-pipelines 频道。更多详情请访问 [***]

架构

KFP 架构的详细信息请参阅 Architecture.md

技术博客文章

• 从原始数据到模型服务：基于 Kubeflow 的 AI/ML 生命周期蓝图（作者：https://github.com/hbelmiro）
• https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/getting-started-kubeflow-pipelines（作者：Amy Unruh）
• 如何创建并部署 Kubeflow 机器学习流水线（作者：Lak Lakshmanan）
• 第 1 部分：如何创建并部署 Kubeflow 机器学习流水线
• 第 2 部分：如何将 Jupyter Notebook 部署为 Kubeflow ML 流水线的组件
• 第 3 部分：如何使用 Kubeflow ML 流水线在机器学习中实现 CI/CD（即 MLOps）

致谢

Kubeflow pipelines 底层默认使用 https://github.com/argoproj/argo-workflows 编排 Kubernetes 资源。Argo 社区提供了大量支持，我们在此深表感谢。