[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-kubeflow--kubeflow":3,"tool-kubeflow--kubeflow":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",149489,2,"2026-04-10T11:32:46",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":64,"owner_name":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":75,"stars":78,"forks":79,"last_commit_at":80,"license":81,"difficulty_score":82,"env_os":83,"env_gpu":84,"env_ram":85,"env_deps":86,"category_tags":98,"github_topics":99,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":139},6260,"kubeflow\u002Fkubeflow","kubeflow","Machine Learning Toolkit for Kubernetes","Kubeflow 是专为 Kubernetes 打造的机器学习工具包，旨在为构建人工智能平台提供坚实基础。它解决了在复杂容器环境中部署、管理和扩展 AI 工作流的难题，让团队能够轻松覆盖从数据准备、模型训练、超参数调优到最终服务上线的全生命周期。\n\n无论是负责基础设施的平台管理员，还是专注于算法研发的 AI 工程师与数据科学家，都能从中获益。Kubeflow 的最大亮点在于其高度的模块化与可组合性：用户既可以选择部署包含 KServe、Katib、Pipelines 等组件的完整参考平台，实现端到端的自动化流程；也可以根据实际需求，灵活选用独立的子项目（如仅使用 Notebook 环境或模型注册表）。这种基于云原生生态的设计，确保了系统具备出色的可移植性与弹性伸缩能力，让 AI 开发不再受限于底层架构，真正实现了“一次构建，随处运行”。","# Kubeflow\n\n[![Join Kubeflow Slack](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fslack-join_chat-white.svg?logo=slack&style=social)](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fcommunity\u002F#kubeflow-slack-channels)\n[![CLOMonitor](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fclomonitor.io\u002Fapi\u002Fprojects\u002Fcncf\u002Fkubeflow\u002Fbadge)](https:\u002F\u002Fclomonitor.io\u002Fprojects\u002Fcncf\u002Fkubeflow)\n\n\u003Cimg src=\".\u002Flogo\u002Fstacked.svg\" width=\"120\">\n\n## What is Kubeflow\n\n[Kubeflow](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002F) is the foundation of tools for AI Platforms on Kubernetes.\n\nAI platform teams can build on top of Kubeflow by using each project independently or deploying the\nentire AI reference platform to meet their specific needs. The Kubeflow AI reference platform is\ncomposable, modular, portable, and scalable, backed by an ecosystem of Kubernetes-native\nprojects that cover every stage of the [AI lifecycle](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Farchitecture\u002F#kubeflow-projects-in-the-ai-lifecycle).\n\nWhether you’re an AI practitioner, a platform administrator, or a team of developers, Kubeflow\noffers modular, scalable, and extensible tools to support your AI use cases.\n\nPlease refer to [the official documentation](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002F) for more information.\n\n## What are Kubeflow Projects\n\nKubeflow is composed of multiple open source projects that address different aspects\nof the AI lifecycle. These projects are designed to be usable both independently and as part of the\nKubeflow AI reference platform. This provides flexibility for users who may not need the full\nend-to-end AI platform capabilities but want to leverage specific functionalities, such as model\ntraining or model serving.\n\n| Kubeflow Project                                                                    | Source Code                                                             |\n| ----------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- |\n| [KServe](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fexternal-add-ons\u002Fkserve\u002F)                    | [`kserve\u002Fkserve`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkserve\u002Fkserve)                     |\n| [Kubeflow Katib](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fkatib\u002F)                   | [`kubeflow\u002Fkatib`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkatib)                   |\n| [Kubeflow Model Registry](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fmodel-registry\u002F) | [`kubeflow\u002Fmodel-registry`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fmodel-registry) |\n| [Kubeflow Notebooks](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fnotebooks\u002F)           | [`kubeflow\u002Fnotebooks`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fnotebooks)           |\n| [Kubeflow Pipelines](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fpipelines\u002F)           | [`kubeflow\u002Fpipelines`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fpipelines)           |\n| [Kubeflow SDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fsdk)                                     | [`kubeflow\u002Fsdk`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fsdk)                       |\n| [Kubeflow Spark Operator](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fspark-operator\u002F) | [`kubeflow\u002Fspark-operator`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fspark-operator) |\n| [Kubeflow Trainer](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Ftrainer\u002F)               | [`kubeflow\u002Ftrainer`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Ftrainer)               |\n\n## What is the Kubeflow AI Reference Platform\n\nThe Kubeflow AI reference platform refers to the full suite of Kubeflow projects bundled together\nwith additional integration and management tools. Kubeflow AI reference platform deploys the\ncomprehensive toolkit for the entire AI lifecycle. The Kubeflow AI reference platform can be\ninstalled via [Packaged Distributions](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#packaged-distributions)\nor [Kubeflow Manifests](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#kubeflow-manifests).\n\n| Kubeflow AI Reference Platform Tool                                                                 | Source Code                                                   |\n| --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |\n| [Central Dashboard](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fcentral-dash\u002F)                         | [`kubeflow\u002Fdashboard`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fdashboard) |\n| [Profile Controller](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fcentral-dash\u002Fprofiles\u002F)               | [`kubeflow\u002Fdashboard`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fdashboard) |\n| [Kubeflow Manifests](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#kubeflow-manifests) | [`kubeflow\u002Fmanifests`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fmanifests) |\n\n## Kubeflow Community\n\nKubeflow is a community-led project maintained by the\n[Kubeflow Working Groups](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fgovernance\u002F#4-working-groups)\nunder the guidance of the [Kubeflow Steering Committee](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fgovernance\u002F#2-kubeflow-steering-committee-ksc).\n\nWe encourage you to learn about the [Kubeflow Community](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fcommunity\u002F)\nand how to [contribute](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fcontributing\u002F) to the project!\n","# Kubeflow\n\n[![加入 Kubeflow Slack](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fslack-join_chat-white.svg?logo=slack&style=social)](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fcommunity\u002F#kubeflow-slack-channels)\n[![CLOMonitor](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fclomonitor.io\u002Fapi\u002Fprojects\u002Fcncf\u002Fkubeflow\u002Fbadge)](https:\u002F\u002Fclomonitor.io\u002Fprojects\u002Fcncf\u002Fkubeflow)\n\n\u003Cimg src=\".\u002Flogo\u002Fstacked.svg\" width=\"120\">\n\n## 什么是 Kubeflow\n\n[Kubeflow](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002F) 是基于 Kubernetes 的人工智能平台工具基础。\n\n人工智能平台团队可以基于 Kubeflow 构建，既可以独立使用各个项目，也可以部署整个 AI 参考平台来满足其特定需求。Kubeflow AI 参考平台具有可组合性、模块化、可移植性和可扩展性，并由一系列原生 Kubernetes 的项目所支撑，这些项目覆盖了 [AI 生命周期](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Farchitecture\u002F#kubeflow-projects-in-the-ai-lifecycle) 的每一个阶段。\n\n无论您是 AI 从业者、平台管理员，还是开发团队成员，Kubeflow 都能为您提供模块化、可扩展且可扩展的工具，以支持您的 AI 应用场景。\n\n更多信息请参阅 [官方文档](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002F)。\n\n## Kubeflow 有哪些项目\n\nKubeflow 由多个开源项目组成，分别解决 AI 生命周期的不同环节。这些项目既可以独立使用，也可以作为 Kubeflow AI 参考平台的一部分。这种设计为用户提供了灵活性，即使不需要完整的端到端 AI 平台功能，也可以利用其中的特定功能，例如模型训练或模型推理。\n\n| Kubeflow 项目                                                                    | 源代码                                                             |\n| ----------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- |\n| [KServe](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fexternal-add-ons\u002Fkserve\u002F)                    | [`kserve\u002Fkserve`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkserve\u002Fkserve)                     |\n| [Kubeflow Katib](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fkatib\u002F)                   | [`kubeflow\u002Fkatib`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkatib)                   |\n| [Kubeflow 模型注册表](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fmodel-registry\u002F) | [`kubeflow\u002Fmodel-registry`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fmodel-registry) |\n| [Kubeflow 笔记本](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fnotebooks\u002F)           | [`kubeflow\u002Fnotebooks`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fnotebooks)           |\n| [Kubeflow 流水线](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fpipelines\u002F)           | [`kubeflow\u002Fpipelines`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fpipelines)           |\n| [Kubeflow SDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fsdk)                                     | [`kubeflow\u002Fsdk`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fsdk)                       |\n| [Kubeflow Spark Operator](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fspark-operator\u002F) | [`kubeflow\u002Fspark-operator`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fspark-operator) |\n| [Kubeflow 训练器](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Ftrainer\u002F)               | [`kubeflow\u002Ftrainer`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Ftrainer)               |\n\n## 什么是 Kubeflow AI 参考平台\n\nKubeflow AI 参考平台是指将 Kubeflow 的所有项目与额外的集成和管理工具打包在一起的整体解决方案。Kubeflow AI 参考平台部署了一套完整的工具链，用于覆盖整个 AI 生命周期。该平台可以通过 [打包发行版](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#packaged-distributions) 或 [Kubeflow 清单文件](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#kubeflow-manifests) 进行安装。\n\n| Kubeflow AI 参考平台工具                                                                 | 源代码                                                   |\n| --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |\n| [中央仪表板](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fcentral-dash\u002F)                         | [`kubeflow\u002Fdashboard`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fdashboard) |\n| [配置控制器](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fcentral-dash\u002Fprofiles\u002F)               | [`kubeflow\u002Fdashboard`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fdashboard) |\n| [Kubeflow 清单文件](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Finstalling-kubeflow\u002F#kubeflow-manifests) | [`kubeflow\u002Fmanifests`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fmanifests) |\n\n## Kubeflow 社区\n\nKubeflow 是一个由社区主导的项目，由 [Kubeflow 工作组](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fgovernance\u002F#4-working-groups) 在 [Kubeflow 指导委员会](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fgovernance\u002F#2-kubeflow-steering-committee-ksc) 的指导下维护。\n\n我们鼓励您了解 [Kubeflow 社区](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fabout\u002Fcommunity\u002F)，以及如何为该项目做出贡献！","# Kubeflow 快速上手指南\n\nKubeflow 是建立在 Kubernetes 之上的机器学习工具包基础架构。它提供模块化、可组合且可扩展的工具，覆盖从数据准备、模型训练到模型服务的完整 AI 生命周期。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下系统要求和前置依赖：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04\u002F22.04) 或 macOS。\n*   **Kubernetes 集群**: 需要一个运行中的 Kubernetes 集群 (v1.23+)。\n    *   本地开发推荐：[Kind](https:\u002F\u002Fkind.sigs.k8s.io\u002F), [Minikube](https:\u002F\u002Fminikube.sigs.k8s.io\u002F) 或 [Docker Desktop](https:\u002F\u002Fwww.docker.com\u002Fproducts\u002Fdocker-desktop\u002F) (开启 K8s)。\n    *   生产环境推荐：GKE, EKS, AKS 或自建集群。\n*   **kubectl**: 已安装并配置好与集群的连接。\n    ```bash\n    # 验证连接\n    kubectl cluster-info\n    ```\n*   **Helm (可选但推荐)**: 用于管理部分组件的部署。\n*   **网络加速 (国内用户建议)**:\n    *   由于 Kubeflow 镜像托管在 `gcr.io` 和 `docker.io`，国内访问可能较慢。建议配置镜像加速器（如阿里云、腾讯云容器镜像服务）或替换镜像源。\n    *   示例：配置 Docker daemon 使用国内镜像加速。\n      ```json\n      \u002F\u002F \u002Fetc\u002Fdocker\u002Fdaemon.json\n      {\n        \"registry-mirrors\": [\"https:\u002F\u002F\u003Cyour-id>.mirror.aliyuncs.com\"]\n      }\n      ```\n\n## 2. 安装步骤\n\nKubeflow 支持两种主要安装方式：**独立组件安装**（仅使用特定功能，如 Katib 或 KServe）和 **完整平台安装**。以下介绍通过官方 Manifests 安装完整参考平台的通用步骤。\n\n### 步骤一：克隆 manifests 仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fmanifests.git\ncd manifests\n```\n\n> **注意**：请根据需求切换分支。稳定版通常使用发布分支（如 `v1.9-branch`），最新版使用 `master`。\n> ```bash\n> git checkout v1.9-branch\n> ```\n\n### 步骤二：初始化认证与信息\n\nKubeflow 使用 `kustomize` 进行配置管理。首先需要初始化默认的用户配置文件。\n\n```bash\nwhile ! kustomize build example-apps | kubectl apply -f -; do echo \"Retrying to apply resources\"; sleep 20; done\n```\n\n### 步骤三：部署 Kubeflow 核心组件\n\n使用 `kustomize` 构建并应用完整的平台清单。此过程可能需要几分钟，取决于网络速度。\n\n```bash\n# 应用所有组件\nwhile ! kustomize build --load-restrictor LoadRestrictionsNone . | kubectl apply -f -; do echo \"Retrying to apply resources\"; sleep 20; done\n```\n\n### 步骤四：验证安装状态\n\n等待所有 Pod 运行就绪。\n\n```bash\nkubectl get pods -n kubeflow\n```\n当所有 Pod 状态显示为 `Running` 时，表示安装成功。\n\n### 步骤五：访问中央仪表盘 (Central Dashboard)\n\n获取访问入口。如果是本地集群，推荐使用端口转发：\n\n```bash\nkubectl port-forward svc\u002Fistio-ingressgateway -n istio-system 8080:80\n```\n然后在浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8080`。\n*   默认用户名：`user@example.com`\n*   默认密码：`12341234`\n\n## 3. 基本使用\n\n安装完成后，你可以通过 Web 界面或 Python SDK 使用 Kubeflow。以下是一个最简单的使用流程示例：通过 **Notebooks** 创建开发环境并提交一个 **Pipeline**。\n\n### 3.1 创建 Notebook 服务器\n\n1.  登录 Central Dashboard (`http:\u002F\u002Flocalhost:8080`)。\n2.  在左侧菜单点击 **Notebooks**。\n3.  点击 **New Server**。\n4.  配置名称（如 `my-notebook`），选择镜像（推荐 `tensorflow-notebook` 或 `pytorch-notebook`）。\n5.  点击 **Launch** 启动开发环境。\n6.  启动后点击 **Connect** 进入 JupyterLab 界面。\n\n### 3.2 运行一个简单的 Pipeline\n\n在 JupyterLab 中，新建一个 Python 笔记本，安装 Kubeflow Pipelines SDK 并定义一个简单的流水线：\n\n```python\n# 安装 SDK (如果在镜像中未预装)\n!pip install kfp --upgrade\n\nimport kfp\nfrom kfp import dsl\n\n# 定义一个简单的组件\n@dsl.component\ndef say_hello(text: str) -> str:\n    print(f\"Hello from Kubeflow: {text}\")\n    return text\n\n# 定义流水线\n@dsl.pipeline(name=\"hello-world-pipeline\")\ndef my_pipeline():\n    say_hello_task = say_hello(text=\"Kubeflow is running!\")\n    \n# 编译流水线\nif __name__ == \"__main__\":\n    kfp.compiler.Compiler().compile(my_pipeline, \"pipeline.yaml\")\n    print(\"Pipeline compiled successfully.\")\n```\n\n### 3.3 提交流水线\n\n你可以直接在代码中提交，或在 Dashboard 的 **Pipelines** 页面上传生成的 `pipeline.yaml` 文件并运行。\n\n```python\n# 连接到 Kubeflow 集群内部端点 (需在集群内运行)\nclient = kfp.Client(host='http:\u002F\u002Fml-pipeline.kubeflow.svc.cluster.local:8888')\n\n# 创建运行\nrun = client.create_run_from_pipeline_func(\n    my_pipeline,\n    arguments={}\n)\nprint(f\"Run created with ID: {run.run_id}\")\n```\n\n至此，你已经完成了 Kubeflow 的基础部署并成功运行了一个简单的 AI 工作流。更多高级功能（如超参数调优 Katib、模型服务 KServe）请参考各组件的独立文档。","某电商公司的算法团队需要在 Kubernetes 集群上频繁迭代推荐模型，从数据预处理、分布式训练到自动调参及上线服务，流程复杂且协作紧密。\n\n### 没有 kubeflow 时\n- **环境不一致**：数据科学家在本地笔记本开发，运维在服务器部署，因依赖库版本差异导致“在我机器上能跑”的故障频发。\n- **手工串联流程**：训练、评估和部署靠脚本手动触发，缺乏统一编排，一旦中间步骤失败难以追溯和重试。\n- **调参效率低下**：超参数优化依靠人工经验试错，无法利用集群算力进行大规模并行搜索，模型效果提升缓慢。\n- **资源管理混乱**：多个团队争抢 GPU 资源，缺乏隔离机制，长时间训练任务常因资源不足被意外中断。\n\n### 使用 kubeflow 后\n- **云端开发一致**：通过 Kubeflow Notebooks 直接在集群启动预配置的开发环境，代码写完即可在相同环境中运行，彻底消除环境差异。\n- **流水线自动化**：利用 Kubeflow Pipelines 将数据处理、训练和部署定义为有向无环图（DAG），实现一键执行、断点续跑和全程可视监控。\n- **智能自动调优**：集成 Katib 组件自动发起数千组并行超参数实验，快速锁定最优模型配置，显著缩短研发周期。\n- **弹性资源调度**：基于 Kubernetes 原生能力动态分配计算资源，配合 Trainer 组件轻松管理分布式训练任务，保障高优先级业务稳定运行。\n\nKubeflow 将散乱的 AI 工具链整合为标准化、可复用的云原生平台，让算法团队专注于模型创新而非基础设施运维。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkubeflow_kubeflow_b62f5db3.png","Kubeflow","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fkubeflow_2a631e53.png","Kubeflow is an open, community driven project to make it easy to deploy and manage an ML stack on Kubernetes",null,"https:\u002F\u002Fkubeflow.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow",15565,2626,"2026-04-09T23:37:57","Apache-2.0",5,"未说明 (基于 Kubernetes，通常支持 Linux)","未说明 (取决于具体使用的 AI 组件，如训练或推理服务)","未说明",{"notes":87,"python":85,"dependencies":88},"Kubeflow 是一个运行在 Kubernetes 上的 AI 平台工具集，而非单一的本地脚本工具。其运行环境核心依赖是 Kubernetes 集群。具体的资源需求（如 GPU、内存）取决于用户部署的子组件（如训练任务或模型服务）及工作负载规模。建议参考官方文档选择‘打包发行版’或‘清单文件’方式进行安装。",[89,90,91,92,93,94,95,96,97],"Kubernetes","Kubeflow Manifests","KServe","Kubeflow Pipelines","Kubeflow Katib","Kubeflow Notebooks","Kubeflow Trainer","Kubeflow Model Registry","Kubeflow Spark Operator",[14],[100,101,102,103,104,105,106,107,64],"ml","kubernetes","minikube","tensorflow","notebook","google-kubernetes-engine","jupyter","machine-learning","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-10T20:44:06.467377",[111,116,121,126,130,135],{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},28324,"Kubeflow 是否有官方的 Helm Chart 用于部署？","社区成员开发了基于 manifests 仓库和 Argo 的 Helm Chart，无需修改即可通过 'helm install' 直接安装。该 Chart 高度可定制，支持通过 Ingress 暴露服务以及集成 Keycloak 进行身份验证。您可以查看社区贡献的 Helm Chart 项目：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheCodingSheikh\u002Fhelm-charts\u002Ftree\u002Fmain\u002Fcharts\u002Fkubeflow。相关讨论也可以在 Kubeflow 社区的 Slack 频道 #kubeflow-helm-chart 中进行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fissues\u002F3173",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},28325,"在使用 kfctl 安装旧版本（如 v0.7）时遇到 'couldn't download URI ... EOF' 或缓存同步错误怎么办？","这通常是因为尝试安装的版本（如 v0.7）已过时且不再受支持，导致无法下载对应的 manifests 归档文件。解决方案是切换到当前受支持的版本（例如 v1.3.0 或更高版本）进行安装。请避免使用已废弃的分支，以确保能够正常获取资源并完成部署。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fissues\u002F4642",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},28326,"如何从 Jupyter Notebook 直接提交分布式训练任务（如 TFJob）？","可以使用 'fairing' 库来实现。Fairing 是一个小型 Python 库，需要预先安装在 Notebook 镜像中。它能够处理 Docker 镜像的构建（支持 kaniko、docker 或 append 策略）并将任务部署为 TFJob、PyTorchJob 或 Kubernetes Job。用户只需在 Notebook 中导入 fairing 并调用相应接口，即可将代码转换为分布式训练任务运行，而无需手动重构代码模块。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fissues\u002F1240",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":120},28327,"kfctl 报错提示无法下载 manifests 归档文件（EOF 错误），除了升级版本外有其他变通方法吗？","如果必须使用特定配置或本地资源，可以参考关于支持配置中相对本地路径的修复方案。通过将 manifests 仓库克隆到本地，并在配置文件中引用本地相对路径，可以避免从网络下载归档文件时出现的连接或解压错误。相关讨论和实现细节可参考 Issue #3712。",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},28328,"Kubeflow 发布新版本（如 1.1）后，为什么项目看板（Project Board）没有及时更新状态？","版本发布状态有时在不同渠道更新不同步。虽然项目看板可能未立即反映，但应以 GitHub Releases 页面和官方公告为准。例如 Kubeflow 1.1 发布时，manifests 仓库的 Releases 中已包含该版本，即使看板尚未标记完成，也代表版本已正式可用。建议关注官方博客或 Release 页面获取最新状态。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fissues\u002F5022",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":125},28329,"如何将 Jupyter Notebook 中的代码转换为适合在生产环境中运行的分布式训练脚本？","不建议自动转换整个 Notebook，因为其中包含大量交互式代码。最佳实践是要求用户在 Notebook 中将核心逻辑（如模型定义、训练循环）封装为独立的 Python 函数。然后利用工具（如 fairing）指定这些函数作为入口点进行执行。这样既保留了开发的灵活性，又确保了生产代码的结构清晰和可维护性。",[140,145,150,155,160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,215,220,225,230,235],{"id":141,"version":142,"summary_zh":143,"released_at":144},189205,"v1.10.0","此版本针对 [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) 的 [__1.10.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.10\u002F) 版本发布。\n\n__注意：__ 以下发行说明仅适用于 `kubeflow\u002Fkubeflow` 仓库中的组件。\n\n## 重大变更\n\n* 功能：更新笔记本服务器镜像，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7687 中完成\n* 杂项：将 Docker 镜像迁移到 ghcr，由 @ederign 和 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7706 中完成\n\n## 功能特性\n\n* 功能（crud-web-apps）：添加 Prometheus 指标，由 @rgildein 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7634 中完成\n* 功能（central-dashboard）：使用 prom-client 添加 Prometheus 指标，由 @rgildein 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7639 中完成\n* 功能：为 nb-controller 和 pod-default 使用无 root 基础镜像，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7686 中完成\n* 功能：将 gaudi 笔记本更新至 1.19.2 版本，由 @tkatila 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7680 中完成\n\n## 修复\n\n* 修复：在代理后运行 code-server 笔记本，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7658 中完成\n* 修复：为 profile-controller 和 kfam 添加容器 securityContext，由 @biswassri 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7669 中完成\n\n## 代码健康\n\n* 杂项：将 crud-web-apps 中的 Node.js 版本从 12 升级到 16，由 @tariq-hasan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7637 中完成\n* 修复：停止在 kube-rbac-proxy 中使用 gcr.io 注册表，由 @kimwnasptd 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7678 中完成\n* 删除未使用的文件，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7643 中完成\n* 改进 README 和 GitHub 问题模板，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7642 中完成\n\n## 新贡献者\n* @rgildein 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7634 中完成了首次贡献\n* @tariq-hasan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7637 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fcompare\u002Fv1.9.2...v1.10.0","2025-03-25T21:59:50",{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},189206,"v1.9.2","此版本针对 [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) 的 [__1.9.1__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.9\u002F) 版本发布。\n\n__注意：__ 以下发行说明__仅__适用于 `kubeflow\u002Fkubeflow` 仓库中的组件。\n\n## 修复\n\n### 中央仪表板\n\n* 修复：oauth2-proxy 的注销按钮 @tarekabouzeid 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7654 中\n\n### 笔记本控制器\n\n* 修复：返回笔记本事件错误信息 @gigabyte132 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7649 中\n\n## 新贡献者\n\n* @gigabyte132 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7649 中完成了首次贡献\n* @tarekabouzeid 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7654 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fcompare\u002Fv1.9.1...v1.9.2","2024-10-23T23:52:22",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},189207,"v1.9.1","此版本针对 [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) 的 [__1.9.1__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.9\u002F) 版本发布。\n\n__注意：__ 以下发行说明__仅__适用于 `kubeflow\u002Fkubeflow` 仓库中的组件。\n\n## 重大变更\n\n- __本次更新仅对 Kubeflow Notebooks 的默认镜像进行了更改：__\n     - RStudio 镜像现在运行得更好，能够成功从 UI 安装软件包。\n     - 部分软件包已更新，详情请参阅 PR：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7647\n     - 新镜像可与 Kubeflow Notebooks 的__任何__版本配合使用，请参阅[镜像列表](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fcomponents\u002Fnotebooks\u002Fcontainer-images\u002F#official-images)，并使用 `v1.9.1` 标签。\n- __我们现在为 _Intel Gaudi_ 加速器提供了官方的 PyTorch Jupyter 镜像：__\n     - 可在此拉取镜像：`docker.io\u002Fkubeflownotebookswg\u002Fjupyter-pytorch-gaudi-full:v1.9.1`\n     - 我们也计划推出官方的 AMD 镜像，如果您能提供帮助，请联系我们。\n\n\n## 功能特性\n\n### Notebook 镜像\n\n* feat: @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7647 中更新了 Notebook 服务器镜像\n* feat: @tkatila 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7635 中添加了 Intel Gaudi 示例 Notebook 镜像\n\n## 新贡献者\n\n* @tkatila 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7635 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fcompare\u002Fv1.9.0...v1.9.1","2024-10-02T21:36:38",{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},189208,"v1.9.0","此版本针对 [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) 的 [__1.9.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.9\u002F) 版本进行发布。\n\n__注意：__ 以下发行说明 __仅__ 适用于 `kubeflow\u002Fkubeflow` 仓库中的组件。\n\n## 重大变更\n\n### 中央仪表板\n\n- 清理主页并整合 Kubeflow Pipelines 侧边栏链接：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7583\n- 管理所有归属命名空间的贡献者：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7582\n\n### Kubeflow Notebooks\n\n- 更新默认软件包（Jupyter、VSCode、RStudio、PyTorch、TensorFlow、CUDA 等）：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7590\n- 允许 Notebook 在受限的 Pod 安全上下文中运行：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7622\n\n## 功能特性\n\n### 中央仪表板\n\n* feat(dashboard): 允许在 `externalLinks` 中使用 `{ns}` 模板，由 @MGSousa 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7138 中实现\n* feat: 对管理贡献者页面进行大幅更新，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7582 中完成\n* feat: 更新仪表板样式和链接，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7583 中实现\n\n### Notebook 镜像\n\n* fix: 修复 JupyterLab 运行时卷权限问题，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7407 中解决\n* fix: 增加 S6_CMD_WAIT_FOR_SERVICES_MAXTI…，由 @mishraprafful 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7496 中完成\n* feat: 更新 Notebook 服务器镜像，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7590 中实现\n* fix: 修复非 root SecurityContext 下的 Notebook 服务器镜像问题，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7622 中解决\n\n### Jupyter Web 应用\n\n* 修剪自定义 Jupyter 镜像字符串，由 @haoxins 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6529 中完成\n\n### Profile Controller\n\n* 使 Profile Controller 中的主体动态化，由 @kimwnasptd 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7310 中实现\n\n### TensorBoard 控制器\n\n* feat: 允许在 Istio VirtualServices 的 Notebook\u002FTensorBoard 控制器中设置 `ISTIO_HOST`，由 @punkerpunker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6902 中实现\n\n### PVC 查看器\n\n* feat: 使 PVCViewer 的 Istio 网关可配置，由 @TobiasGoerke 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7351 中实现\n\n## 修复\n\n### 中央仪表板\n\n* centraldashboard: 不在“管理贡献者”界面中显示“所有命名空间”（#7188），由 @utsumi-fj 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7242 中修复\n* fix: 将中央仪表板升级至 NodeJS 16，由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7578 中完成\n* fix: 修正对 `DASHBOARD_LINKS_CONFIGMAP` 环境变量的错误引用，由 @hhk7734 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7264 中修复\n* fix: 修复个人资料创建时的电子邮件验证一致性问题，由 @mishraprafful 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7597 中完成\n\n### Notebook 控制器\n\n* 每 10 分钟仅加载一次 spawner_ui_config.yaml。关闭 #7259，由 …","2024-07-16T21:41:27",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},189209,"v1.8.0","此版本针对 [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) 的 [__1.8.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.8\u002F) 版本进行发布。\n\n__注意：__ 以下发行说明__仅__适用于 `kubeflow\u002Fkubeflow` 仓库中的组件。\n\n## 功能特性\n\n* 在 centraldashboard 的多架构 CI 中添加对 linux\u002Fppc64le 的支持… 由 @amitmukati-2604 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6923 中提出\n* cdb-angular：显示 KF 版本 由 @orfeas-k 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6918 中实现\n* 在 Tensorboard Web 应用中支持 Pod 默认配置 由 @surajkota 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6924 中实现\n* centraldashboard：支持动态注销 URL 由 @orfeas-k 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6945 中实现\n* centraldashboard：为 kwa 允许所有命名空间选项 由 @elenzio9 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6958 中实现\n* cdb(front)：获取左侧边栏链接 由 @orfeas-k 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6953 中实现\n* 清理默认的 `spawner_ui_config.yaml` 文件 由 @thesuperzapper 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6736 中实现\n* profile-controller：支持自定义集群域名，而不仅仅是 cluster.local 由 @avintonOfficial 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7016 中实现\n* 修复：去除自定义镜像名称中的多余空格 由 @midhun1998 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7026 中实现\n* centraldashboard：为 mwa 允许所有命名空间选项 由 @elenzio9 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6995 中实现\n* 更新 requirements.txt 文件 由 @beliaev-maksim 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7050 中实现\n* cdb(front)：添加命名空间选择器 由 @orfeas-k 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7030 中实现\n* cdb(front)：引入 404 未找到页面 由 @orfeas-k 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7071 中实现\n* centraldashboard：命名空间值来自环境变量。修复 #7063 由 @deepk2u 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7064 中实现\n* 修复 5007 错误：在多架构构建中添加构建版本号 由 @lehrig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7094 中实现\n* feat(centraldashboard)：从 Prometheus 显示指标 由 @axel7083 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7116 中实现\n* 重新引入 Volumes Viewer 由 @TobiasGoerke 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6876 中实现\n* (前端)：为主抽屉滚动条添加样式 由 @axel7083 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7211 中实现\n* feature(notebook)：将创建者用户 ID 添加到注解中 由 @axel7083 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7198 中实现\n* feat(notebooks)：将笔记本 CR 的注解传播到 Pod 由 @moorthy156 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7076 中实现\n* [wa-theme-typography]：定义主题和排版 由 @elenzio9 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7062 中实现\n* 添加 PVCViewer 前端集成 由 @TobiasGoerke 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7179 中实现\n* 使 Profiles Controller 中的主体动态化 (#7310) 由 @DnPlas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F7336 中实现","2023-11-01T13:36:46",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},189210,"v1.8.0-rc.6","Kubeflow 1.8 版本的第七个 RC！","2023-10-31T23:06:29",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},189211,"v1.8.0-rc.5","KF 1.8 版本的第六个 RC 🎉","2023-10-25T19:01:42",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},189212,"v1.8.0-rc.4","KF 1.8 版本的第五个 RC 🎉","2023-10-25T12:02:17",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},189213,"v1.8.0-rc.3","KF 1.8 版本的第四次 RC 🎉","2023-10-24T15:55:58",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},189214,"v1.8.0-rc.2","KF 1.8 版本的第三个 RC 🎉","2023-10-16T10:37:58",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},189215,"v1.8.0-rc.1","Second RC of the KF 1.8 release 🎉","2023-09-21T10:25:13",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},189216,"v1.8.0-rc.0","First RC of the KF 1.8 release 🎉","2023-09-07T14:51:47",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},189217,"v1.7.0","This release was cut for [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) version [__1.7.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.7\u002F).\r\n\r\n__NOTE:__ the following release notes are __only__ for the components in the `kubeflow\u002Fkubeflow` repo.\r\n\r\n## Features\r\n\r\n* Add support for command and args in PodDefault #6542 @alembiewski\r\n* Extend PodDefaults for support for imagePullSecrets #6600 @kimwnasptd\r\n* add support of initContainers and sideCars in poddefault #6749 @deepk2u\r\n* Sorting support for JWA #6742 @elenzio9\r\n* Sorting support for VWA and TWA #6743 @elenzio9\r\n* Filtering support for the web apps #6754 @elenzio9\r\n* jwa(front): Add details page functionalities & unit tests #6822 @orfeas-k\r\n* jwa(front): Add YAML tab to Notebook details page #6790 @orfeas-k\r\n* jwa(front): Add LOGS tab to the notebook details page #6779 @orfeas-k\r\n* jwa: Add EVENTS tab to Notebook details page #6782 @orfeas-k\r\n* VWA: Create Volume details page #6788 @orfeas-k\r\n* vwa(front): Add YAML tab to Volume details page #6823 @elenzio9\r\n* jwa(front): Rework the create page #6826 @elenzio9 \r\n* jwa(front): Link to VWA details page #6857 @orfeas-k\r\n* web-apps(front): Sort events & conditions tables by date #6858 @orfeas-k\r\n* jwa: Support for showing Notebooks from all namespaces #6706 @kimwnasptd\r\n* web-apps: Add support for all-namespaces in the Volumes and TensorBoards web apps #6778 @kimwnasptd\r\n* Support Pod Defaults in Tensorboard Web App https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6924 @surajkota\r\n* Support Pod Defaults in Tensorboard controller #6874 @surajkota\r\n* Extend Docker Publish workflows to be triggered on Version change https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6849 @apo-ger\r\n\r\n## Fixes\r\n\r\n* Fix notebook culling #6659 @apo-ger\r\n* [vwa-datetime] Showing dates in main page uniformly in VWA #6683 @elenzio9\r\n* tensorboard-controller: Fix tensorboard endless restarts #6722 @oshep\r\n* web-apps: Ensure in-flight requests are cancelled #6718 @kimwnasptd\r\n* fix setting readOnly on gpus #6735 @thesuperzapper\r\n* jwa(front): Auto update mount path #6875 @tasos-ale\r\n* rstudio: Update version to properly handle X-Forwarded headers #6890 @kimwnasptd\r\n* vwa(front): Prevent PVCs from being deleted when there is a corresponding notebook https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6899 @orfeas-k\r\n* Fix the logout button to work with the recent version of oidc-authservice https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6609 @alembiewski\r\n* [wa-actual-links-in-tables] Make links in our table component actual links #6864 @elenzio9\r\n* centraldashboard: Add support for apps in new windows #6750 @tasos-ale\r\n* [wa-age-column-improvements] Improvements in the web app's age column #6694 @elenzio9\r\n* Fix the bug of ResourceQuota removal https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6188 @sunzhaochang\r\n* centraldashboard: Support dynamic logout URL  https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6945 @orfeas-k\r\n\r\n## Code health\r\n\r\n* crud-web-apps: Apply ng lint #6580 @haoxins\r\n* Fix ng lint #6586 @haoxins\r\n* Bump Jupyter web app to Python 3.8 #6562 @xiaoxq\r\n* web-apps: Common code for all-namespaces #6730 @kimwnasptd\r\n* Upgrade @angular\u002Fmaterial in WAs #6763 @elenzio9\r\n* jwa(front): Use new Editor component #6775 @orfeas-k\r\n* jwa(front): Fix unit tests #6804 @elenzio9\r\n* twa(front): Fix unit tests #6824 @elenzio9\r\n* web-apps(front): Enable source maps in WAs #6787 @elenzio9\r\n* vwa(front): Add UI tests with Cypress #6862 @orfeas-k\r\n* web-apps(front): Install prettier and create a frontend workflow #6853 @elenzio9\r\n* vwa(front): Add formatting\u002Flinting to VWA's frontend workflow #6852 @elenzio9\r\n* centraldashboard-angular(front): Add library.js, source-maps & ESLint #6846 @orfeas-k\r\n* Implement a culling controller for Notebooks #6807 @apo-ger\r\n* jwa(front): Add UI tests with Cypress #6891 @orfeas-k\r\n* twa(front): Add UI tests with Cypress #6896 @orfeas-k\r\n* Update KF manifests and gh-action workflows to use the tag=latest #6854 @apo-ger\r\n* Fix workflows for publishing images only when PR is merged #6842 @apo-ger\r\n* profile-controller: Extend tests for using images of each PR https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6820 @apo-ger\r\n* Fix the logout button to work with the recent version of oidc-authservice https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6609 @alembiewski","2023-03-29T15:38:55",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},189218,"v1.6.0","This release was cut for [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) version [__1.6.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.6\u002F).\r\n\r\n__NOTE:__ the following release notes are __only__ for the components in the `kubeflow\u002Fkubeflow` repo.\r\n\r\n## Upgrade notes\r\n\r\n* The project is using DockerHub hosted images instead of ECR ones https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6548. Users will need to update their ovelays accordingly \r\n\r\n## Features\r\n\r\n* Expose notebook idleness in Notebook management web app https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6544 @kimwnasptd\r\n* Notebook Controller QPS and Burst https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6453 @mofanke\r\n* Don't show Notebook groups if they don't have any images https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6482 @haoxins\r\n* Upgrade Kubebuilder for Profiles Controller https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6491 @apo-ger\r\n\r\n## Fixes\r\n\r\n* Reload certificates in PodDefaults webhook https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6581 @manolis-andr\r\n* Notebooks controller and K8s 1.22 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6374 @samuelvl\r\n* PodDefaults and K8s 1.22 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6459 @aaron-arellano\r\n* TensorBoard and K8s 1.22 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6406 @alembiewski\r\n* Allow Notebook Controller to patch events https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6523 @henrysecond1","2022-09-07T18:12:53",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},189219,"v1.5.0","This release was cut for [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) version [__1.5.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.5\u002F).\r\n\r\n__NOTE:__ the following release notes are __only__ for the components in the `kubeflow\u002Fkubeflow` repo.\r\n\r\n## Upgrade notes\r\n\r\n1. Update the Jupyter web apps configmap with the new storage structure https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6321\r\n2. Notebook Controller is using different ENV Vars for culling https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fcomponents\u002Fproposals\u002F20220121-jupyter-notebook-idleness.md#upgrade-notes\r\n3. The Profile Controller is adding different Katib metrics labels https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6225\r\n\r\n## Features\r\n\r\n* notebooks: Extend Notebook Controller to expose idleness for Jupyter #6297 @athamark \r\n* jwa: Rework the Storage API of the web app #6321 @kimwnasptd \r\n* Change namespace label for Katib metrics collector injection #6225 @andreyvelich \r\n* Tell user to select a namespace to access namespaced menu item #6181 @toshi-k \r\n* frontend: Use responsive tables instead of cards #6316 @kimwnasptd \r\n* Fix(manifests): Upgrade rbac.authorization.k8s.io from v1beta1 to v1 #6261 @haoxins \r\n* Synchronize jupyter-web-application role with clusterrole #6241 @juliusvonkohout \r\n\r\n## Fixes\r\n\r\n* Secure access to KFAM #6077 @DavidSpek  \r\n* fix(backend): tensorboard-controller does not work because of missing permissions  #6216 @juliusvonkohout \r\n* fix(notebooks) make culling work with multi-user #5980 @LEDfan \r\n* notebooks: Graceful handling of events #6338 @kimwnasptd \r\n* notebooks: Fix endless restarts #6341 @kimwnasptd \r\n* Centraldashboard\u002Fadd uncaughtexception handler #6203 @haoxins \r\n* fix dashboard sending malformed headers to kfam #6186 @thesuperzapper ","2022-03-10T17:21:38",{"id":216,"version":217,"summary_zh":218,"released_at":219},189220,"v1.5.0-rc.1","First RC of the KF 1.5 release 🎉 \r\n\r\n### What's new ✨ \r\n* notebooks: Extend Notebook Controller to expose idleness for Jupyter #6297 @athamark \r\n* jwa: Rework the Storage API of the web app #6321 @kimwnasptd \r\n* Change namespace label for Katib metrics collector injection #6225 @andreyvelich \r\n* Tell user to select a namespace to access namespaced menu item #6181 @toshi-k \r\n* frontend: Use responsive tables instead of cards #6316 @kimwnasptd \r\n* Fix(manifests): Upgrade rbac.authorization.k8s.io from v1beta1 to v1 #6261 @haoxins \r\n* Synchronize jupyter-web-application role with clusterrole #6241 @juliusvonkohout \r\n\r\n### What's fixed 🐛 \r\n* Secure access to KFAM #6077 @DavidSpek  \r\n* fix(backend): tensorboard-controller does not work because of missing permissions  #6216 @juliusvonkohout \r\n* fix(notebooks) make culling work with multi-user #5980 @LEDfan \r\n* notebooks: Graceful handling of events #6338 @kimwnasptd \r\n* notebooks: Fix endless restarts #6341 @kimwnasptd \r\n* Centraldashboard\u002Fadd uncaughtexception handler #6203 @haoxins \r\n* fix dashboard sending malformed headers to kfam #6186 @thesuperzapper \r\n\r\n### Upgrade notes ⏫ \r\n1. Update the Jupyter web apps configmap with the new storage structure https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6321\r\n2. Notebook Controller is using different ENV Vars for culling https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fcomponents\u002Fproposals\u002F20220121-jupyter-notebook-idleness.md#upgrade-notes\r\n3. The Profile Controller is adding different Katib metrics labels https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6225","2022-02-14T16:18:02",{"id":221,"version":222,"summary_zh":223,"released_at":224},189221,"v1.5.0-rc.0","First RC of the KF 1.5 release 🎉 \r\n\r\n### What's new ✨ \r\n* Change namespace label for Katib metrics collector injection #6225 @andreyvelich \r\n* Tell user to select a namespace to access namespaced menu item #6181 @toshi-k \r\n* frontend: Use responsive tables instead of cards #6316 @kimwnasptd \r\n\r\n### What's fixed 🐛 \r\n* Secure access to KFAM #6077 @DavidSpek  \r\n* fix(backend): tensorboard-controller does not work because of missing permissions  #6216 @juliusvonkohout \r\n* fix(notebooks) make culling work with multi-user #5980 @LEDfan \r\n* Centraldashboard\u002Fadd uncaughtexception handler #6203 @haoxins \r\n* fix dashboard sending malformed headers to kfam #6186 @thesuperzapper ","2022-02-14T15:58:54",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},189222,"v1.4.0","This release was cut for [Kubeflow Platform](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Fstarted\u002Fintroduction\u002F#what-is-kubeflow-platform) version [__1.4.0__](https:\u002F\u002Fwww.kubeflow.org\u002Fdocs\u002Freleases\u002Fkubeflow-1.4\u002F).\r\n\r\n__NOTE:__ the following release notes are __only__ for the components in the `kubeflow\u002Fkubeflow` repo.\r\n\r\n## Web Apps\r\n\r\n* Migrate to Angular 12 from 8: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6004 @DavidSpek \r\n* Internationalization progress:\r\n    * Internationalization to web apps https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F5880 @wg102, @Jose-Matsuda\r\n    * Use Angular's i18n solution https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6065 @kimwnasptd \r\n\r\n## Central Dashboard\r\n\r\n* Namespaced menu items https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F5995 @toshi-k\r\n* Make it possible to add Namespaced menu items #5871 @toshi-k \r\n* Scrollable side-bar https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F5964 @toshi-k\r\n* Add support for Models web app https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6085 @kimwnasptd \r\n\r\n## Jupyter Web App\r\n\r\n* Jupyter web app fix for autoscaling GPU nodegroups https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6171  @kimwnasptd\r\n* Fix limits calculation when limitFactor is none in Jupyter web app #6058 @kimwnasptd \r\n* Make jupyter-web-app parse workspace volume MountPath #5952 @anencore94 \r\n* JWA: Don't override assets with logos ConfigMap #5942 @kimwnasptd \r\n* Add fonts as assets to service #5691 @saffaalvi @wg102 \r\n* The number of gpu must be set as string #5891 @juliusvonkohout \r\n\r\n## Notebook Controller\r\n\r\n* Remove virtualservice timeout to prevent websocket disconnect #6126 @abe-hpe \r\n* Correct missing predicates in controller watches#5873 @filintod \r\n* Improve the README of the example Notebook servers https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6165 @thesuperzapper \r\n\r\n## TensorBoard Controller\r\n* tensorboard-controller: fix binding issue #5925 @DavidSpek \r\n\r\n## Admission Webhook (PodDefaults)\r\n\r\n* Bump Golang version for PodDefaults, TensorBoard Controller and KFAM https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6180 @kimwnasptd \r\n* Use namespace from Admission Review in PodDefaults https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6052 @henrysecond1 \r\n* Add support for ServiceAccountName and AutomountServiceAccountName to PodDefaults #5939 @hopper-signifyd \r\n\r\n## Other Changes\r\n\r\n* Add kustomize tests in CI\u002FCD https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F5919 @DavidSpek \r\n* Format checks for the Volumes web app https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F5820 @kimwnasptd \r\n* Make i18n work with prefixes https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkubeflow\u002Fkubeflow\u002Fpull\u002F6034 @kimwnasptd \r\n* Allow user to add\u002Fdelete labels to user namespace using ConfigMap #5761 @zijianjoy ","2021-10-11T21:39:04",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},189223,"v1.4-rc.0","The first RC for the 1.4 release","2021-09-14T17:18:05",{"id":236,"version":237,"summary_zh":238,"released_at":239},189224,"v1.3.1-rc.0","v1.3.1-rc.0 release for components owned by WG-Notebooks.","2021-06-25T13:25:07"]