Kubeflow

Kubeflow est un ensemble de projets open source qui forme la pile native Kubernetes pour les charges de données et d'IA. Il comprend Kubeflow Pipelines pour des workflows de machine learning portables, Kubeflow Notebooks pour les environnements de développement interactifs, Katib pour le réglage automatique d'hyperparamètres, Trainer pour l'entraînement distribué et l'ajustement de grands modèles de langage, un Spark Operator, Kubeflow Hub (ancien Model Registry) et un tableau de bord central. Le projet est entièrement gratuit : le site ne mentionne aucune offre payante de l'éditeur lui-même, et la page de support indique que l'assistance communautaire se fait au mieux, sans engagement. Le vrai coût est celui de l'infrastructure Kubernetes qui l'héberge et du temps d'administration nécessaire pour l'installer et le maintenir.

Le site officiel et la documentation sont en anglais, sans version française. La page de support recense des entreprises qui vendent un accompagnement commercial, parmi lesquelles Canonical avec Charmed Kubeflow et Red Hat avec OpenShift AI, mais ces offres ne sont pas des tarifs de Kubeflow. Le composant Trainer prend en charge PyTorch, HuggingFace, DeepSpeed, JAX et XGBoost, entre autres. Les limites sont importantes : il faut déjà maîtriser Kubernetes, l'installation est lourde, et rien n'est prévu pour un usage sans compétences DevOps. Il n'existe ni tarif public ni garantie de service sans passer par un fournisseur tiers, ce qui réserve l'outil à des équipes techniques qui exploitent leurs propres clusters.