pipelines

Kubeflow Pipelines es un componente del kit de herramientas de aprendizaje automático Kubeflow, diseñado para hacer que la implementación de flujos de trabajo de ML en Kubernetes sea simple, portátil y escalable. Proporciona una plataforma para construir, implementar y gestionar pipelines de ML de extremo a extremo reutilizables. El servicio tiene como objetivo lograr tres metas principales: la orquestación de extremo a extremo de flujos de trabajo de ML, la experimentación sencilla mediante la gestión de diversos ensayos y experimentos, y la fácil reutilización de componentes y pipelines para ensamblar rápidamente soluciones de extremo a extremo. **Instalación:** Kubeflow Pipelines se puede instalar como parte de la Plataforma Kubeflow o como un servicio independiente. A partir de la versión 1.8, utiliza el Emissary Executor de forma predeterminada, que es agnóstico al runtime de contenedores y compatible con cualquier runtime de contenedores en clústeres de Kubernetes (el runtime de Docker ha quedado obsoleto en Kubernetes 1.20+). **Matriz de compatibilidad de dependencias:** - Argo Workflows: v3.7, v4.1 - MySQL: v8 Nota: Argo Workflows 3.x es compatible con KFP 2.x pero está obsoleto para KFP 3.0. Los operadores deben actualizar a una versión 4.x compatible antes de actualizar a KFP 3.0. **Documentación:** Hay documentación completa disponible, que incluye una descripción general, guías de uso del SDK, especificaciones de la API y documentos de referencia del SDK de Python. El proyecto también cuenta con documentación del repositorio impulsada por IA en DeepWiki (con una advertencia de que puede no ser completamente precisa). **Contribuir:** Los colaboradores deben leer las directrices en CONTRIBUTING.md y la guía para desarrolladores sobre cómo construir e implementar desde el código fuente. Un ejecutor de comandos opcional `just` proporciona alias cortos para los objetivos `make` existentes para mayor comodidad en el desarrollo local. **Comunidad:** - Las reuniones de la comunidad se realizan cada dos miércoles (10-11 AM PST), con invitaciones de calendario y notas de las reuniones disponibles. - Existe un canal de Slack (#kubeflow-pipelines) en el espacio de trabajo de Slack de la Cloud Native Computing Foundation. **Arquitectura:** Los detalles están disponibles en el archivo Architecture.md. **Agradecimientos:** Kubeflow Pipelines utiliza Argo Workflows de forma predeterminada para orquestar recursos de Kubernetes, con gratitud a la comunidad de Argo por su apoyo.