是用于将机器学习工作流部署到 上的开源自动化平台，它集成多种工具和组件，能自动化管理模型全生命周期，涵盖开发、训练、调优、部署等环节。
核心组件有哪些
核心组件丰富。 支持 ，可利用 集群扩展和管理计算资源，方便开发者做交互式开发。 能对容器化任务进行工作流编排，支持用 SDK 编写流水线，利于模型版本管理与实验对比。
支持多种分布式训练任务调度，提供高性能集群训练且有容错能力。 可借助 Katib 自动化调优超参数，提升模型性能。
如何做模型训练
在模型训练方面， 的 功不可没。它对 、 等不同框架的分布式训练任务进行调度，能发挥集群优势，实现高性能训练。同时，具备容错能力，当训练过程中出现异常时可以保证训练的稳定性，让模型训练顺利进行。
通过与 的结合，能根据训练任务的需求动态分配资源，提高资源利用率，降低训练成本，使模型训练更加高效。
怎样调优超参数
中借助 Katib 进行超参数调优。Katib 可以自动化地在一定范围内搜索最优超参数组合。它可以并行运行多个实验，快速找到能让模型表现最佳的超参数。
通过这种自动化调优方式，避免了人工手动调参的繁琐和不确定性，大大节省了时间和精力，让模型能够更快地达到更好的性能。
如何部署模型服务
支持基于 Core、 的推理服务，能轻松将训练好的模型部署为 REST API。 还提供将本地 代码一键部署到 的能力。
这样一来，模型部署变得简单快捷，开发者可以快速将模型从开发环境推向生产环境，为业务应用提供支持。
有什么特点
特点显著。它具有可扩展性，支持多种框架的分布式训练，还能根据资源需求动态伸缩。在自动化方面表现出色，提供的工具链能实现从数据预处理到模型部署的自动化流程。
同时，它跨云兼容，支持多种云平台和本地环境，还具备可视化监控功能，方便用户实时掌握模型情况。你在使用 过程中遇到过什么问题吗？
