Kubeflow lança Kale 2.0 e amplia SDK com Spark e Trainer para IA no K8s
O projeto Kubeflow divulgou atualizações técnicas para fortalecer IA distribuída e computação de alto desempenho em Kubernetes, incluindo o lançamento do Kale 2.0 e melhorias no Kubeflow SDK. O Kale 2.0 converte notebooks Jupyter anotados em pipelines prontos para produção, com suporte à arquitetura Kubeflow Pipelines v2, sem exigir código do KFP SDK. O Kubeflow Trainer também foi ampliado para unificar treinamento distribuído de IA e workloads de HPC, com suporte a MPI e integração com o Flux Framework.
As mudanças incluem suporte nativo a Spark no SDK, permitindo executar Spark no Kubernetes sem configurar infraestrutura, além de uma interface Python unificada para processamento, orquestração de pipelines, treinamento distribuído e tuning de hiperparâmetros. O projeto também prepara recursos como instrumentação OpenTelemetry e tracking com MLflow para observabilidade, e avança rumo à graduação na CNCF, com novas versões em desenvolvimento para o Kubeflow Notebooks v2 e atualizações em componentes como Hub (antes Model Registry) e o LLMInferenceService no KServe.
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