Kubeflow：云计算和机器学习的桥梁

当前的IT界有两大高速列车，一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算，二是以“Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来，成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世，有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架，提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈，包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技术TFJob和PyTorchJob等、超参调优技术Katib、服务发布KFServing，机器学习的Python SDK Fairing等，涉及到机器学习的各个方面。本书结合理论和实战，详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案。最后，展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。

这是一本系统介绍Kubeflow技术栈的书籍，涵盖了云计算的发展历程、Kubernetes的诞生与优势、人工智能与机器学习的发展与应用、Kubeflow技术栈介绍、Istio的核心组件和功能、人工智能即服务(AIaaS)的理念、Docker的诞生与应用、人工智能第三次冲击波及其影响等多个方面。 书中详细讲解了云计算的发展历程，从传统IT到云计算，经历了从本地资源到云计算资源的变革，实现了时间和空间的双重灵活性，并且具有多种分类和优点。同时，书中也深入阐述了Kubernetes的诞生与优势，讲述了Kubernetes如何从Google内部的一个小团队研发的系统，发展成为云计算领域的新标杆。 书中还详细介绍了人工智能与机器学习的发展与应用，包括机器学习在云计算和Kubernetes上的应用，以及Kubeflow如何连接云计算和机器学习，提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。书中还介绍了Kubeflow技术栈，包括Kubeflow Jupyter Notebook Hub、TFJob、Kubeflow KFServing、Kubeflow Fairing、Kubefl