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Kubeflow Pipelines on the Front Line
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Asei Sugiyama
February 16, 2022
Technology
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890
Kubeflow Pipelines on the Front Line
第16回 MLOps 勉強会(Online) の登壇資料です
Asei Sugiyama
February 16, 2022
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Transcript
Kubeflow Pipelines on the Front Line Asei Sugiyama
主旨 Kubeflow Pipelines の最前線の様子をお届けします
TOC Source <- Pickup User Community
Source GitHub kubeflow/pipelines GitHub Releases PyPI GitHub Projects Google Group
Slack
GitHub kubeflow/pipelines SDK とバックエンドとフロ ントエンドの実装が含まれ るリポジトリ サンプルコードやコミュニ ティ提供のコンポーネント も含まれる でかい
GitHub Releases バックエンドのリリースが されると更新される
PyPI SDK の更新は PyPI を見る バックエンドとの更新とは 独立 ナンバリングも別
GitHub Projects 主要なProject KFP v2 KFP v2 compatible mode "KFP
Runtime Triage" がえらいこ とになっている
Google Group (1/2) 最重要 kubeflow-
[email protected]
m 誰でも加入可能
Google Group (2/2) 2週に1度打ち合わせが行わ れ、ここで意思決定がなさ れる 議事録が展開される (http://bit.ly/kfp-meeting- notes) 録画も展開される
Slack kubeflow.slack.com #kubeflow-pipelines #platform-aws #platform-gcp たまにアンケートをやって いる
TOC Source Pickup <- User Community
Pickup KFP SDK 2.0: API Experience & Breaking Changes (2021-09-15)
KFP SDK v2.0 Release Plan (2021-11-10) KFP v2 Component YAML design (2021-11-10) Introduction to Machine Learning Exchange and component catalog (2022-01-19) Kubeflow Pipelines support and new features in Cloud Pipelines Editor (2022-02-16)
KFP SDK 2.0: API Experience & Breaking Changes (1/2) 2021-09-15
時点で共有されたドキュメント 将来に備えるため、一度読んでおいたほうが良い
KFP SDK 2.0: API Experience & Breaking Changes (2/2) このあたりは知っておくと平穏が訪れそう
KFP SDK v2.0 Release Plan (1/2) 2021-11-10 時点で共有されたドキュメント 開発体制の性質上、時期を明言するものではない点に注意
KFP SDK v2.0 Release Plan (2/2) 内容はこれだけ (2021年11月とは一体…?)
KFP v2 Component YAML design (1/3) 2021-11-10 に共有されたドキュメント 個人的には驚愕した内容
KFP v2 Component YAML design (2/3) ComponentSpec: コンポー ネントの入出力を定義する YAMLファイル
SDK v2.0 で予定している破 壊的な変更を記述 KFP の黎明期 (v0.x) から用 いられていたのでやむなし か
KFP v2 Component YAML design (3/3) タイムラインを見て絶句しました (2021年11月時点)
Introduction to Machine Learning Exchange and component catalog (1/3) IBM
勢から 2022-01-19 時 点で共有された事項 リポジトリ machine- learning-exchange/mlx
Introduction to Machine Learning Exchange and component catalog (2/3) バックエンドは
Tekton リポジトリも別: kubeflow/kfp-tekton
Introduction to Machine Learning Exchange and component catalog (3/3) 機械学習パイプラ
インの実装が共有 されている Watson AI Pipelines で動作す る模様
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(2/3) 開発者による Tutorial
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TOC Source Pickup User Community <-
GCPUG: GCP User Group https://gcpug.jp/ gcpug.slack.com #vertex- ai TFUG: TensorFlow
User Group https://tfug.jp/ tfug.slack.com #mlops