2022年首届Kubeflow峰会在旧金山举行，聚焦Kubernetes上的AI/ML工作流，旨在为机器学习工程师和数据科学家提供讨论Kubeflow应用与未来发展的平台，促进社区合作与创新。

2025年KubeCon + CloudNativeCon将在伦敦举行，我与Hezhi Xie共同探讨Kubeflow在机器学习中的应用。会议聚焦Kubernetes、MLOps和基础设施效率，强调云原生生态系统的快速发展和社区的重要性。

Kubeflow社区因简化Kubernetes中的AI/ML体验而快速发展，提供端到端解决方案。在KubeCon + CloudNativeCon上，用户和贡献者分享技术与最佳实践。Kubeflow 1.10发布了新功能，包括模型注册的新UI和超参数优化，社区积极展示其在AI/ML中的应用。

我在Coupang工作两个月，主要负责BOS系统开发和ML Workflow平台调研。选择Coupang是因为其AI基础设施建设的机会。虽然对ML Workflow了解不深，但我发现其在数据处理和模型生命周期管理上与通用Workflow有显著不同。经过调研，我对Flyte的强类型和多租户支持特别感兴趣，希望能灵活部署选定的ML Workflow系统。

Sveltos 提供多集群、GitOps 驱动的 MLOps 解决方案，旨在高效管理 Kubernetes 上的 AI 工作负载，适合复杂的 AI 堆栈部署。