kubeflow架构介绍(翻译官网)

架构
（本文翻译kubeflow官网）
Kubeflow是为那些想要建立和实验机器学习管道的数据科学家提供的平台。Kubeflow也适用于那些希望将机器学习系统部署到各种环境中进行开发、测试和生产级服务的ML工程师和运维团队。
概念综述
Kubeflow是Kubernetes的ML工具箱
下图显示了Kubeflow作为一个平台，在Kubernetes之上编排你的机器学习系统的组件。

Kubeflow是建立在Kubernetes之上的系统，用于部署、扩展和管理复杂系统。
使用Kubeflow的配置页面，你可以指定工作流所需的ML工具。然后，你可以将工作流部署到各种云、本地和企业内部的平台，用于实验和生产。
ML工作流程
当你开发和部署一个ML系统时，ML工作流程通常由几个阶段组成。开发一个ML系统是一个反复的过程。你需要评估ML工作流程各个阶段的输出，并在必要时对模型和参数进行修改，以确保模型

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