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KubeFlow 是一个开源项目，旨在为 Kubernetes 提供 功能模块化、便携式且扩展性强的机器学习技术栈。它最初obox Visual Studio的开发初衷是解决在 Kubernetes 上运行分布式机器学习任务所面临的挑战。尽管 Kubernetes 本身是一款强大的容器平台，但随着越来越多企业将其应用于各种工作负载，尤其是机器学习任务，Kubernetes在处理机器学习任务时暴露出的一些局限性就显得尤为突出。机器学习任务通常需要特定的参数服务器（PS）和工作节点（worker），而且不同领域的学习任务对 PS 和 worker 的要求各有不同，这给 Kubernetes 的默认设置带来了很大挑战。

KubeFlow 的核心组件是 TFJob，它是一个专为 Kubernetes 设计的资源类型，用于定义和管理 TensorFlow 运行时的作业。在使用 TFJob 之前，开发者通常需要编写繁琐的配置文件来指定 PS 与 worker 的数量、数据输入和日志输出等细节。TFJob 的出现显著简化了这一流程，使得开发者可以根据业务需求灵活配置，而无需深入了解 Kubernetes 的底层实现。除了 TFJob，KubeFlow 还引入了多种功能模块，如作业调度系统、多租户支持和网络隔离功能，进一步提升了机器学习任务在 Kubernetes 上的部署效率和管理能效。

技术要点

• Kubernetes 环境需要预先配置默认存储类（如 local-storage），以支持机器学习任务的高效运行
• 对于国内环境的企业用户，建议在镜像拉取时添加前缀，以避免因网络限制导致镜像获取失败

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