好的，各位观众，各位听众，各位热爱机器学习的弄潮儿们，欢迎来到今天的“Kubeflow：在K8s上构建端到端机器学习平台”大型脱口秀！（掌声雷动） 我是今天的讲师，江湖人称“代码诗人”（其实是熬夜写代码的秃头程序员）。今天咱们要聊聊Kubeflow，这个听起来有点高冷，但实际上非常接地气的机器学习平台。 开场白：机器学习的“房产危机” 话说机器学习这玩意儿，就像咱们买房一样，一开始觉得租个小公寓挺好，够用就行。但随着业务发展，模型越来越复杂，数据量越来越大，小公寓就变成了鸽子笼，各种问题接踵而至： 环境配置地狱： “我电脑上能跑啊！”这句话是不是很熟悉？不同的环境、不同的依赖，简直是程序员的噩梦。 资源抢夺大战： 训练模型需要GPU，但GPU就那么几块，大家排队抢，效率低下。 部署上线困难： 好不容易训练好的模型，部署到生产环境又是一场硬仗，各种兼容性问题层出不穷。 维护成本高昂： 模型上线后，还要持续监控、调优，维护成本居高不下。 简而言之，机器学习这套“房子”需要升级了！我们需要一个更大、更稳定、更易于管理的“豪宅”，而Kubeflow，就是这栋“豪宅”的蓝图。 第一幕：Kuber …