Kubeflow是一个开源的机器学习平台，专为在Kubernetes容器编排系统上构建、部署和管理端到端的机器学习工作流而设计。它提供了一套工具和组件，帮助数据科学家和工程师简化数据预处理、模型训练、模型部署以及监控等任务，从而提升机器学习生命周期的效率和可扩展性。
在AI产品开发的实际落地中，Kubeflow显著降低了机器学习模型的运维复杂性，支持多种框架如TensorFlow和PyTorch，并集成持续集成/持续部署（CI/CD）管道，使团队能快速迭代模型、自动化测试并监控性能，适用于大规模生产环境中的模型部署和更新。有关更深入的了解，可参考Kubeflow官方文档：https://www.kubeflow.org/。
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