Kubeflow 和 MLflow 都是在机器学习（ML）生命周期管理中常用的开源平台，但它们侧重的功能和解决的问题有所不同。
Kubeflow 概述
Kubeflow 是一个专为在 Kubernetes 上运行机器学习工作负载而设计的开源平台。它的目标是使数据科学家能够轻松地在 Kubernetes 集群上部署、管理和扩展 ML 工作流程，而无需深入了解底层的 Kubernetes 复杂性。
主要特点：
- Kubernetes 原生： Kubeflow 充分利用了 Kubernetes 的可伸缩性、可移植性和资源管理能力。它可以部署到各种基础设施上，包括本地、云和混合环境。
- 端到端 ML 平台： 它提供了涵盖 ML 生命周期各个阶段的组件，包括：
- Jupyter Notebooks： 用于交互式开发和实验。
- Kubeflow Pipelines： 用于构建和管理可重复的 ML 工作流（管道），包括数据预处理、模型训练、评估和部署。
- TFJob/PyTorchJob 等： 用于分布式训练 TensorFlow 或 PyTorch 模型。
- KFServing/KServe： 用于模型服务和部署，提供自动扩缩和 A/B 测试等功能。
- Katib： 用于超参数调优和神经网络架构搜索。
- 可扩展性与集成性： Kubeflow 设计为可扩展，并可与各种其他工具和服务集成，允许用户根据自己的需求进行定制。
- 降低操作复杂度： 通过自动化 ML 工作流的部署和管理，Kubeflow 旨在减少数据科学家和工程师的运维负担。
MLflow 概述
MLflow 是由 Databricks 开发的开源平台，专注于管理机器学习的整个生命周期。它提供了一套工具，用于跟踪实验、将代码打包成可重现的运行以及共享和部署模型。MLflow 与任何机器学习库和编程语言兼容。
主要组件和特点：
- MLflow Tracking（实验跟踪）：
- 这是 MLflow 最核心的功能，用于记录和比较机器学习实验的参数、指标、代码版本和输出工件（如模型文件、图表）。
- 它帮助数据科学家跟踪不同实验的结果，提高模型的可重复性，并方便调试和优化。
- MLflow Projects（项目）：
- 提供了一种标准格式，用于打包和共享可重现的 ML 代码，确保其他人可以轻松运行您的代码并重现结果。
- MLflow Models（模型）：
- 提供了一种标准格式，用于打包 ML 模型，允许将模型从各种 ML 库（如 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn）部署到各种模型服务和推理平台。
- MLflow Model Registry（模型注册表）：
- 一个集中化的模型存储库，用于管理模型的生命周期，包括版本控制、阶段转换（例如从 Staging 到 Production）、模型批注等。
- AI Gateway / AI Agent Evaluation & Tracing (LLMOps): MLflow 也在不断扩展其功能以支持大型语言模型（LLM）的开发和管理。
Kubeflow vs MLflow 对比
| 特性/功能 | Kubeflow | MLflow |
|---|
| 定位 | Kubernetes 原生的端到端 ML 平台，用于大规模部署和管理 ML 工作负载。 | 独立的机器学习生命周期管理平台，专注于实验跟踪、代码打包、模型管理和部署。 |
| 基础架构 | 高度依赖 Kubernetes，利用其资源调度和编排能力。 | 与基础架构无关，可在任何地方运行（本地、各种云平台），不强制依赖 Kubernetes。 |
| 核心侧重 | 整个 ML 操作化和部署管道，包括资源管理、分布式训练、Serving 等。 | 实验管理、模型版本控制、可重现性和模型部署。 |
| 涵盖范围 | 更偏向于 MLOps 基础设施和平台层，提供全面的组件来构建和运行 ML 系统。 | 更偏向于 MLOps 工具链层，专注于 ML 模型的开发和管理流程。 |
| 复杂性 | 部署和管理相对复杂，需要一定的 Kubernetes 知识。 | 相对轻量级，易于上手和集成。 |
| 用例 | 需要在 Kubernetes 上大规模运行和管理整个 ML 管道的组织，涉及复杂的分布式训练、多模型部署等。 | 希望有效跟踪实验、版本控制模型、简化模型部署和协作的数据科学家和团队，无论其底层计算环境如何。 |
| 协同工作 | 两者可以协同工作。MLflow 可以作为 Kubeflow 管道中的一个组件，用于跟踪和管理实验运行。 | |
总结
简而言之：
- 如果你需要一个基于 Kubernetes 的全面 MLOps 平台，能够处理大规模的 ML 基础设施、分布式训练和模型服务，那么 Kubeflow 是一个强大的选择。它为你提供了一个在 Kubernetes 上构建和运行 ML 工作流的完整工具集。
- 如果你主要关注机器学习实验的跟踪、模型版本管理、代码的可重现性以及跨平台或轻量级的模型部署，并且不希望被特定的基础设施（如 Kubernetes）绑定，那么 MLflow 是一个更灵活、更易于集成的工具。
在实际应用中，许多组织会结合使用这两者。例如，可以使用 MLflow 来跟踪在 Kubeflow Pipeline 中运行的实验，从而在基础设施层和实验管理层都获得最佳实践。