Kubernetesのための機械学習ツールKubeflowが発表から4か月で最初のバージョンをリリース

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Googleが作ったオープンソースのコンテナオーケストレーションツールKubernetesは、おそらく同社が想像しなかったほど華々しく成長した。そしてその人気が増すとともに、多くの関連プログラムが生まれてきた。今日(米国時間5/4)はGoogleが、オープンソースのツールKubeflowのバージョン0.1のリリースを発表した。これは、Kubernetesのコンテナに機械学習をさせるためのツールだ。

Googleはかなり前にKubernetesをCloud Native Computing Foundationへ移したが、積極的な関与は継続し、今回のKubeflowもそのひとつだ。このプロジェクトは昨年末オースチンで行われたKubeconで発表されたばかりだが、早くもかなりの勢いがついている。

GoogleでKubeflowを運用しているDavid Aronchickは、その前の2年半、Kubernetesのチームを率いた。その彼の言うKubeflowの基本的な考え方とは、データサイエンティストたちが、Kubernetesのクラスターの上で機械学習のジョブを動かせるアドバンテージを享受できることだ。Kubeflowを使って機械学習のチームは、既存のジョブを簡単にクラスターに付けられる。

今日の発表でプロジェクトは前進を開始し、その節目を報告するブログ記事は、安定性のアップと、コミュニティの要望に応じて実装した多くの新機能を強調している。新機能には、機械学習のジョブをコラボレーションと対話により訓練するJupyter Hubや、Tensorflowの訓練とホスティングなどが含まれる。

Aronchickが強調するのは、このプロジェクトがオープンソースなので、いろんなツールを使えるということ。最初のバージョンがGoogleの機械学習ツールばかりサポートしていても、 Tensorflowに縛られることはない。今後のバージョンでは、そのほかのツールのサポートも期待できる。

最初の発表からわずか4か月あまりでコミュニティは急速に成長し、70名を超えるコントリビューターと20社あまりのコントリビューター企業がいて、15のレポジトリーに700以上のコミットが行われた。次のバージョン0.2は、夏になる。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa