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Kubeflow Pipelines
Kubeflow는 Kubernetes에 머신러닝(ML) 워크플로를 간단하고 이식 가능하며 확장 가능하게 배포하는 오픈 소스 ML 플랫폼입니다. Kubeflow Pipelines는 Kubeflow에서 재현 가능한 워크플로를 구성하고 실행할 수 있는 Kubeflow 플랫폼의 일부이며, 실험 및 노트북 기반 환경과 통합됩니다. Kubernetes의 Kubeflow Pipelines 서비스에는 호스팅된 메타데이터 저장소, 컨테이너 기반 오케스트레이션 엔진, 노트북 서버 및 UI가 포함되어 있어 사용자가 복잡한 ML 파이프라인을 대규모로 개발, 실행 및 관리할 수 있습니다. Kubeflow Pipelines SDK를 사용하면 프로그래밍 방식으로 구성 요소와 구성 및 파이프라인을 만들고 공유할 수 있습니다.
Google Cloud에서 대규모로 TFX를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 Kubeflow Pipelines의 TFX 예제를 참조하세요.
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최종 업데이트: 2021-04-08(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2021-04-08(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."]]
