Słownik pojęć

Kubeflow

Czym jest Kubeflow?

Kubeflow to otwartoźródłowa platforma do uruchamiania przepływów uczenia maszynowego na Kubernetes, od przygotowania danych przez trenowanie i wyszukiwanie hiperparametrów po udostępnianie modeli. Zainicjowany pierwotnie przez Google, projekt należy do Cloud Native Computing Foundation, gdzie w sierpniu 2026 roku osiągnął status „graduated” (stan na październik 2026). Jest skierowany głównie do zespołów, które trenują własne modele na dużą skalę na własnej infrastrukturze lub w chmurze.

Tematy

MLOps
Kubernetes
Open source

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Pipeline uczenia maszynowego

Pipeline uczenia maszynowego to zdefiniowany ciąg kroków, który przekształca surowe dane w model gotowy do wdrożenia: zbieranie i czyszczenie danych, przygotowanie cech, trenowanie, ocena, wdrożenie i monitorowanie. Automatyzacja tych kroków sprawia, że wyniki są powtarzalne, a nowe dane można przetwarzać niewielkim nakładem pracy. Sprzedawca może na przykład co tydzień ponownie trenować i testować model prognozowania sprzedaży na najnowszych danych.

MLOps
automatyzacja
+1

MLflow

MLflow to otwartoźródłowa platforma do zarządzania całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, wprowadzona pierwotnie przez Databricks w 2018 roku. Rejestruje eksperymenty wraz z ich parametrami i metrykami, zarządza wersjami modeli w rejestrze i ułatwia wdrażanie. Nowsze wersje obsługują też śledzenie i ocenę aplikacji opartych na modelach językowych. Zespoły mogą dzięki temu prześledzić, który model powstał na jakich danych i przy jakich ustawieniach.

MLOps
open source
+1

TensorFlow

TensorFlow to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego, opracowany przez Google i opublikowany w 2015 roku. Służy do budowania, trenowania i wdrażania sieci neuronowych w aplikacjach, na serwerach lub urządzeniach mobilnych. Keras zapewnia przystępny interfejs wysokiego poziomu; typowe zastosowania to klasyfikacja obrazów, prognozowanie i systemy rekomendacji.

Framework
Deep learning
+1

PyTorch

PyTorch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w języku programowania Python. Został pierwotnie opracowany w Meta (wówczas Facebook), a od 2022 roku opiekuje się nim PyTorch Foundation działająca pod parasolem Linux Foundation. PyTorch jest szeroko stosowany w badaniach i przemyśle, ponieważ pozwala programistom elastycznie budować modele, trenować je na procesorach graficznych i testować krok po kroku; wiele znanych modeli językowych i obrazowych powstało z jego użyciem.

framework
deep learning
+1