Kubeflow的第一個穩定版本（由Google LLC支持的工具包，用于在Kubernetes上運行人工智能工作負載）今天正式可用。

Kubeflow在2017年由一組Google工程師和其他科技公司的一些同行開源。它是一個工具套件，使組織能夠在由流行的容器編排框架Kubernetes支持的基礎架構上部署AI工作負載。

Kubeflow 1.0版本引入了該軟件幾個核心組件的整數版本。這些組件現在符合企業用戶需求的“定義的穩定性，可支持性和可升級性級別”，這意味著該工具包作為一個整體現在更適合生產使用。

Kubeflow 1.0帶來了穩定的內置管理控制臺版本，其中包含關鍵功能的快捷方式。這些功能之一是Jupyter Notebook控制器，該控制器也已升級到穩定狀態，并允許AI團隊使用無處不在的Jupyter Notebook開發工具創建新的機器學習模型。

模型準備好后，用戶可以使用TensorFlow或PyTorch對其進行訓練。Kubeflow 1.0通過TFJob和PyTorch Operator兩者都支持，這兩個代碼抽象使開發人員可以使用他們選擇的框架和相對簡單的腳本來設置AI培訓工作流。

今天的版本還為管理員提供了一些功能，這些管理員可以管理開發人員在其上構建AI工作負載的基礎架構。有一個kfctl，它可以在云環境中自動部署Kubeflow，并具有可以在各個開發人員之間分配環境資源的控件。

Google開源戰略家Thea Lamkin在博客文章中詳細介紹：“有了Kubeflow，每個數據科學家或團隊都可以得到一個自己的命名空間，可以在其中運行他們的工作負載。” 命名空間提供了安全性和資源隔離。使用Kubernetes資源配額，平臺管理員可以輕松限制個人或團隊可以消耗多少資源，以確保公平的調度。”

在另一篇文章中，Google云工程師Jeremy Lewi和Abhishek Gupta寫道，公司可以在其Anthos應用程序平臺上部署Kubeflow 1.0，以利用這些新功能。展望未來，這家搜索巨頭計劃加強對AI工具包的支持。Google將允許企業在本地Anthos部署上設置Kubeflow，并將與Google Cloud的網絡安全功能添加更緊密的集成。