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CNCFの記事は、エンタープライズAI基盤の運用とは、単一のモデルやクラスターをデプロイすることではなく、複数チーム向けの共有GPUユニット群を管理し、利用率、分離、コストのバランスを取ることだと論じている。記事では、プロビジョニング、割り当て、スケジューリング、ネットワーク、ストレージ、監視、課金などの技術レイヤーを取り上げている。
CNCFは、Kubeflowプロジェクトが卒業したことを発表し、Kubernetes上でAIと機械学習のライフサイクルを管理する、成熟した本番利用可能なプラットフォームであると評価した。この決定は、プロジェクトが6,600人を超える貢献者と、PyPIからのPythonパッケージ約2億6,000万回のダウンロードにまで拡大したことを受けたものだ。