home.social

#kubeflow — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #kubeflow, aggregated by home.social.

  1. We are excited to announce support for Flux for #Kubeflow v2.2 to enable AI/ML workloads paired with #HPC simulation in #Kubernetes! 🥳

    bsky.app/profile/vsoch.bsky.so

    See the full post above to learn more, or jump into the demo! youtu.be/NbP0NdSDwog?si=DLHkdt

  2. Как мы готовили Kubernetes под ML-нагрузки: пошаговый гайд (и что пошло не так)

    Привет! Я Дмитрий, инженер и руководитель направления MLOps в Совкомбанке. Специализируюсь на разработке и эксплуатации ML-платформ на базе Kubernetes и GPU. С 2010 года в ИТ: строю инфраструктуру для машинного обучения, внедряю Kubeflow и GPU-оператор, настраиваю MIG на H100 в корпоративных средах с повышенными требованиями к безопасности и надежности. В последние годы фокусируюсь на оптимизации ML-пайплайнов, повышении утилизации GPU (включая MIG-профили) и интеграции MLOps-практик в процессы продуктовых команд. В 2022 году в некоторых командах разработки уже существовали проекты с применением ИИ, но как отдельные компоненты, не хватало единой платформы управления. По мере роста количества и сложности бизнес-задач возникла необходимость в создании ML-платформы как сервиса с едиными стандартами авторизации. Мы изучили доступные инструменты, попытались объединить их в одном Kubernetes-кластере, столкнулись с рядом ограничений — и в итоге пришли к архитектуре на базе Kubeflow и GPU-оператора. В статье рассказываем, какие сложности были в ходе проекта, как выстроили работу с Kubeflow, настраивали H100 с MIG-разделением и что важно учесть, если вы планируете строить ML-платформу на bare-metal-GPU в корпоративной среде.

    habr.com/ru/companies/sovcomba

    #MLOps #DevOps #Kubernetes #Kubeflow #GPU #NVIDIA #H100 #MIG #baremetal #GPUоператор

  3. Как мы готовили Kubernetes под ML-нагрузки: пошаговый гайд (и что пошло не так)

    Привет! Я Дмитрий, инженер и руководитель направления MLOps в Совкомбанке. Специализируюсь на разработке и эксплуатации ML-платформ на базе Kubernetes и GPU. С 2010 года в ИТ: строю инфраструктуру для машинного обучения, внедряю Kubeflow и GPU-оператор, настраиваю MIG на H100 в корпоративных средах с повышенными требованиями к безопасности и надежности. В последние годы фокусируюсь на оптимизации ML-пайплайнов, повышении утилизации GPU (включая MIG-профили) и интеграции MLOps-практик в процессы продуктовых команд. В 2022 году в некоторых командах разработки уже существовали проекты с применением ИИ, но как отдельные компоненты, не хватало единой платформы управления. По мере роста количества и сложности бизнес-задач возникла необходимость в создании ML-платформы как сервиса с едиными стандартами авторизации. Мы изучили доступные инструменты, попытались объединить их в одном Kubernetes-кластере, столкнулись с рядом ограничений — и в итоге пришли к архитектуре на базе Kubeflow и GPU-оператора. В статье рассказываем, какие сложности были в ходе проекта, как выстроили работу с Kubeflow, настраивали H100 с MIG-разделением и что важно учесть, если вы планируете строить ML-платформу на bare-metal-GPU в корпоративной среде.

    habr.com/ru/companies/sovcomba

    #MLOps #DevOps #Kubernetes #Kubeflow #GPU #NVIDIA #H100 #MIG #baremetal #GPUоператор

  4. Как мы готовили Kubernetes под ML-нагрузки: пошаговый гайд (и что пошло не так)

    Привет! Я Дмитрий, инженер и руководитель направления MLOps в Совкомбанке. Специализируюсь на разработке и эксплуатации ML-платформ на базе Kubernetes и GPU. С 2010 года в ИТ: строю инфраструктуру для машинного обучения, внедряю Kubeflow и GPU-оператор, настраиваю MIG на H100 в корпоративных средах с повышенными требованиями к безопасности и надежности. В последние годы фокусируюсь на оптимизации ML-пайплайнов, повышении утилизации GPU (включая MIG-профили) и интеграции MLOps-практик в процессы продуктовых команд. В 2022 году в некоторых командах разработки уже существовали проекты с применением ИИ, но как отдельные компоненты, не хватало единой платформы управления. По мере роста количества и сложности бизнес-задач возникла необходимость в создании ML-платформы как сервиса с едиными стандартами авторизации. Мы изучили доступные инструменты, попытались объединить их в одном Kubernetes-кластере, столкнулись с рядом ограничений — и в итоге пришли к архитектуре на базе Kubeflow и GPU-оператора. В статье рассказываем, какие сложности были в ходе проекта, как выстроили работу с Kubeflow, настраивали H100 с MIG-разделением и что важно учесть, если вы планируете строить ML-платформу на bare-metal-GPU в корпоративной среде.

    habr.com/ru/companies/sovcomba

    #MLOps #DevOps #Kubernetes #Kubeflow #GPU #NVIDIA #H100 #MIG #baremetal #GPUоператор

  5. Как мы готовили Kubernetes под ML-нагрузки: пошаговый гайд (и что пошло не так)

    Привет! Я Дмитрий, инженер и руководитель направления MLOps в Совкомбанке. Специализируюсь на разработке и эксплуатации ML-платформ на базе Kubernetes и GPU. С 2010 года в ИТ: строю инфраструктуру для машинного обучения, внедряю Kubeflow и GPU-оператор, настраиваю MIG на H100 в корпоративных средах с повышенными требованиями к безопасности и надежности. В последние годы фокусируюсь на оптимизации ML-пайплайнов, повышении утилизации GPU (включая MIG-профили) и интеграции MLOps-практик в процессы продуктовых команд. В 2022 году в некоторых командах разработки уже существовали проекты с применением ИИ, но как отдельные компоненты, не хватало единой платформы управления. По мере роста количества и сложности бизнес-задач возникла необходимость в создании ML-платформы как сервиса с едиными стандартами авторизации. Мы изучили доступные инструменты, попытались объединить их в одном Kubernetes-кластере, столкнулись с рядом ограничений — и в итоге пришли к архитектуре на базе Kubeflow и GPU-оператора. В статье рассказываем, какие сложности были в ходе проекта, как выстроили работу с Kubeflow, настраивали H100 с MIG-разделением и что важно учесть, если вы планируете строить ML-платформу на bare-metal-GPU в корпоративной среде.

    habr.com/ru/companies/sovcomba

    #MLOps #DevOps #Kubernetes #Kubeflow #GPU #NVIDIA #H100 #MIG #baremetal #GPUоператор

  6. It's Linux Foundation Mentorship Term 1 time. If you know anyone who wants to do a paid mentorship working on open source projects please send them to these links to apply?

    Improve Cluster API in Headlamp, github.com/headlamp-k8s/plugin

    Volcano in Headlamp, github.com/kubernetes-sigs/hea

    Improve Knative in Headlamp, github.com/headlamp-k8s/plugin

    Strimzi in Headlamp, github.com/headlamp-k8s/plugin

    Kubeflow in Headlamp, github.com/kubernetes-sigs/hea

    , ,

  7. Building something with ? 🤖

    We are looking for speakers for the Artificial Intelligence and Data Science track at 2026!

    We welcome contributors to share insights on everything from data processing pipelines to the latest in agentic AI.

    Whether you are working on novel architectures, model training, or scaling with Open Data Hub, , and - we want to hear from you.

    Share your expertise with the community and submit your proposal here:

    👉 pretalx.devconf.info/devconf-c

  8. 🙌 Huge thanks to everyone who contributed to this journey from writing code, reviewing docs, to supporting governance and community growth.

    Stay tuned! We’ll be publishing a detailed announcement blog soon with more insights on what this means for users, contributors, and the future of model serving on Kubernetes.

    For now: thank you to the community for making this possible. 💙

    Kubeflow

  9. 🙌 Huge thanks to everyone who contributed to this journey from writing code, reviewing docs, to supporting governance and community growth.

    Stay tuned! We’ll be publishing a detailed announcement blog soon with more insights on what this means for users, contributors, and the future of model serving on Kubernetes.

    For now: thank you to the community for making this possible. 💙

    #KServe #CNCF #OpenSource #ModelServing #AI #MLOps #CloudNative #Kubeflow #Kubernetes #k8s Kubeflow

  10. 🙌 Huge thanks to everyone who contributed to this journey from writing code, reviewing docs, to supporting governance and community growth.

    Stay tuned! We’ll be publishing a detailed announcement blog soon with more insights on what this means for users, contributors, and the future of model serving on Kubernetes.

    For now: thank you to the community for making this possible. 💙

    #KServe #CNCF #OpenSource #ModelServing #AI #MLOps #CloudNative #Kubeflow #Kubernetes #k8s Kubeflow

  11. 🙌 Huge thanks to everyone who contributed to this journey from writing code, reviewing docs, to supporting governance and community growth.

    Stay tuned! We’ll be publishing a detailed announcement blog soon with more insights on what this means for users, contributors, and the future of model serving on Kubernetes.

    For now: thank you to the community for making this possible. 💙

    #KServe #CNCF #OpenSource #ModelServing #AI #MLOps #CloudNative #Kubeflow #Kubernetes #k8s Kubeflow

  12. 🙌 Huge thanks to everyone who contributed to this journey from writing code, reviewing docs, to supporting governance and community growth.

    Stay tuned! We’ll be publishing a detailed announcement blog soon with more insights on what this means for users, contributors, and the future of model serving on Kubernetes.

    For now: thank you to the community for making this possible. 💙

    #KServe #CNCF #OpenSource #ModelServing #AI #MLOps #CloudNative #Kubeflow #Kubernetes #k8s Kubeflow

  13. Excited to share that I am speaking at KubeCon Europe in London next month! Looking forward to catching up with friends and collaborators! You can find me at the following sessions 🧵 #KubeCon #CloudNativeCon #CloudNative #Kubernetes #DevOps #MLOps #AI #K8s @kubernetes.io #KServe #Kubeflow @cncf.io

  14. ADMIN 85: Monitoring is available now. We look at infrastructure and systems monitoring and evaluate the
    tools needed to scale or store data in the long term for analysis.
    mailchi.mp/admin-magazine.com/
    #sysadmin #monitoring #Bloonix #Prometheus #Talos #Kubeflow #Kubernetes #AI #Podman #security #Keras #Fedora

  15. ADMIN 85: Monitoring is available now. We look at infrastructure and systems monitoring and evaluate the
    tools needed to scale or store data in the long term for analysis.
    mailchi.mp/admin-magazine.com/
    #sysadmin #monitoring #Bloonix #Prometheus #Talos #Kubeflow #Kubernetes #AI #Podman #security #Keras #Fedora

  16. ADMIN 85: Monitoring is available now. We look at infrastructure and systems monitoring and evaluate the
    tools needed to scale or store data in the long term for analysis.
    mailchi.mp/admin-magazine.com/

  17. ADMIN 85: Monitoring is available now. We look at infrastructure and systems monitoring and evaluate the
    tools needed to scale or store data in the long term for analysis.
    mailchi.mp/admin-magazine.com/
    #sysadmin #monitoring #Bloonix #Prometheus #Talos #Kubeflow #Kubernetes #AI #Podman #security #Keras #Fedora

  18. ADMIN 85: Monitoring is available now. We look at infrastructure and systems monitoring and evaluate the
    tools needed to scale or store data in the long term for analysis.
    mailchi.mp/admin-magazine.com/
    #sysadmin #monitoring #Bloonix #Prometheus #Talos #Kubeflow #Kubernetes #AI #Podman #security #Keras #Fedora

  19. Achieve better large language model inference with fewer GPUs

    "we achieved approximately 55-65% of the throughput on a server config that is approximately 15% of the cost"

    redhat.com/en/blog/achieve-bet

  20. Get ready for KubeCon next week! Below are the three talks I'll be presenting! See you there! github.com/terrytangyuan/publi

    - Cloud Native AI Day Keynote: Advancing Cloud Native AI Innovation Through Open Collaboration, sponsored by Red Hat

    - Unlocking Potential of Large Models in Production with Adam Tetelman

    - WG Serving: Accelerating AI/ML Inference Workloads on Kubernetes with Eduardo Arango

  21. Best Open Source Tools for Artificial Intelligence

    What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]

    simplyblock.io/blog/open-sourc

  22. Best Open Source Tools for Artificial Intelligence

    What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]

    simplyblock.io/blog/open-sourc

  23. Best Open Source Tools for Artificial Intelligence

    What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]

    simplyblock.io/blog/open-sourc

  24. Best Open Source Tools for Artificial Intelligence

    What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]

    simplyblock.io/blog/open-sourc

  25. Best Open Source Tools for Artificial Intelligence

    What are the best open-source tools for your artificial intelligence setup? Artificial Intelligence (AI) has become a transformative force across various industries, driving innovation and enabling sophisticated solutions to complex problems. The AI ecosystem is supported by a vast array of open-source tools that empower developers, data scientists, and researchers to build, deploy, and manage intelligent systems efficiently. These tools cover diverse aspects of AI, including machine […]

    simplyblock.io/blog/open-sourc

  26. Excited to share that I am starting my two-year term on the Steering Committee on behalf of Red Hat!

    Johnu George (Nutanix), Andrey Velichkevich (Apple), and I have been collaborating for years on various Kubeflow subprojects and I look forward to working with them more closely.

    Together with the Kubeflow community, ecosystem projects, organizations, and partners, I am confident that we will steer the project towards a successful CNCF journey.

  27. You’ll explore key concepts and patterns behind successful distributed #MachineLearning systems, and learn @kubernetesio, @TensorFlow, @Kubeflow, and @argoproj Workflows directly from a key #OpenSource maintainer and contributor. #TensorFlow #Kubernetes #Kubeflow #ArgoWorkflows

  28. Canonical (Ubuntu) & machine learning | Charmed MLFlow released :ubuntu:

    Charmed MLFlow is ideal for model registry and experiment tracking - it is also integrated with other AI / big data tools such as Apache Spark and Kubeflow.

    This solution runs on any infrastructure - from workstations to public and private clouds.

    => ubuntu.com/blog/canonical-rele

    #MLOps #MLFlow #Canonical #release #machinelearning #AI #Ubuntu #Apache #Kubeflow #clouds

  29. Today, I got to try our new project platform, including , , and for the first time. Looking forward to exploring more as part of @emeraldseu

  30. What is #Kubeflow?

    It's an open-source, Kubernetes-native MLOps platform for developing & deploying distributed ML for the most popular: TensorFlow, PyTorch, and more.

    Check out more details on #InfoQ: bit.ly/3YXaSBR

    #opensource #Kubernetes #MLOps #MachineLearning