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Container Service for Kubernetes:O que é ack-ai-pipeline

Última atualização: Jun 27, 2026

O ack-ai-pipeline é um mecanismo de orquestração de fluxos de trabalho do conjunto de IA nativa da nuvem. Ele oferece orquestração de jobs, gerenciamento de experimentos e rastreamento de modelos para simplificar a gestão de tarefas de produção de IA e aumentar a eficiência na iteração de modelos. Este tópico descreve os conceitos básicos, o uso e as notas de versão do ack-ai-pipeline. Desenvolvido com base no Kubeflow Pipelines e otimizado para estabilidade, segurança e simplicidade operacional, esse recurso permite criar uma plataforma MLOps no ACK sem a necessidade de manter a stack open source upstream.

Capacidades

Orquestração de jobs — Execute Argo Workflows distribuídos em clusters Kubernetes como fluxos de trabalho de grafo acíclico direcionado (DAG). Defina, gerencie e reutilize fluxos de trabalho DAG sob demanda.

Gerenciamento de experimentos — Compare execuções de fluxo de trabalho com diferentes parâmetros de experimento, como hiperparâmetros de modelo, para ajustar jobs com precisão.

Rastreamento de modelos — Monitore as entradas e saídas de cada etapa do fluxo de trabalho para solucionar problemas e refinar modelos.

Clusters compatíveis

O ack-ai-pipeline executa em clusters ACK Pro e ACK Edge Pro. Versão mínima do Kubernetes: 1.18.

Tipo de cluster

Versão do Kubernetes

Cluster ACK Pro

1.18 ou posterior

Cluster ACK Edge Pro

1.18 ou posterior

Próximas etapas

Notas de versão

Maio de 2023

Versão

Descrição

Data de lançamento

Impacto

1.0.3

Segurança aprimorada.

2023-05-11

Sem impacto nas cargas de trabalho

Abril de 2023

Versão

Descrição

Data de lançamento

Impacto

1.0.2

Segurança aprimorada.

2023-04-17

Sem impacto nas cargas de trabalho

Março de 2023

Versão

Descrição

Data de lançamento

Impacto

1.0.1

Correção de conflitos de nomes de buckets OSS.

2023-03-14

Sem impacto nas cargas de trabalho

Julho de 2022

Versão

Descrição

Data de lançamento

Impacto

1.0.0

Lançamento inicial.

2022-07-04

Sem impacto nas cargas de trabalho