Điều phối các đường dẫn TFX
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Đường ống Kubeflow
Kubeflow là một nền tảng ML mã nguồn mở dành riêng cho việc triển khai quy trình học máy (ML) trên Kubernetes một cách đơn giản, di động và có thể mở rộng. Kubeflow Pipelines là một phần của nền tảng Kubeflow cho phép kết hợp và thực thi các quy trình công việc có thể tái tạo trên Kubeflow, được tích hợp với trải nghiệm dựa trên sổ tay và thử nghiệm. Các dịch vụ của Kubeflow Pipelines trên Kubernetes bao gồm kho lưu trữ Siêu dữ liệu được lưu trữ, công cụ điều phối dựa trên bộ chứa, máy chủ sổ tay và giao diện người dùng để giúp người dùng phát triển, chạy và quản lý các quy trình ML phức tạp trên quy mô lớn. Kubeflow Pipelines SDK cho phép tạo và chia sẻ các thành phần, thành phần cũng như quy trình theo chương trình.
Xem ví dụ về TFX trên Kubeflow Pipelines để biết chi tiết về cách chạy TFX trên quy mô lớn trên đám mây của Google.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# Orchestrating TFX Pipelines\n\n\u003cbr /\u003e\n\nKubeflow Pipelines\n------------------\n\n[Kubeflow](https://www.kubeflow.org/) is an open source ML platform dedicated to\nmaking deployments of machine learning (ML) workflows on Kubernetes simple,\nportable and scalable.\n[Kubeflow Pipelines](https://www.kubeflow.org/docs/pipelines/pipelines-overview/)\nis part of the Kubeflow platform that enables composition and execution of\nreproducible workflows on Kubeflow, integrated with experimentation and notebook\nbased experiences. Kubeflow Pipelines services on Kubernetes include the hosted\nMetadata store, container based orchestration engine, notebook server, and UI to\nhelp users develop, run, and manage complex ML pipelines at scale. The Kubeflow\nPipelines SDK allows for creation and sharing of components and composition and\nof pipelines programmatically.\n\nSee the\n[TFX example on Kubeflow Pipelines](https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/tfx/cloud-ai-platform-pipelines)\nfor details on running TFX at scale on Google cloud."]]
