机器学习(ML)是一种用于识别模式和预测未来概率的数据分析方法，它是人工智能(AI)研究的一部分。通过将答案预确定的数据输入到数学模型中，计算机可以训练自己、预测将来未知的输入集。

针对Kubeflow组件较多，容易搞不清每个组件是干什么的，本文先对Kubeflow进行一个系统的概括，让大家明白各个组件分别的用处，并对组件间的关系进行理顺，帮助大家合理快速的选择自己需要的组件，随后会对每个组件的底层架构和流程分别进行详细的介绍和剖析，供大家针对性的进一步学习。

随着机器学习领域不断发展，对于处理机器学习的团队来说，在1台机器上训练1个模型已经有些难以为继，并且现在业界的共识是机器学习已经不仅仅是简单的模型训练。