01
Kubeflow Notebook 初识
什么是Kubeflow Notebook、为什么需要它、核心概念与架构概览
概念架构
02
环境准备与部署
在Kubernetes上部署Kubeflow、配置Notebook Server、资源配额管理
部署K8s
03
创建你的第一个Notebook
从Dashboard启动、选择镜像与资源规格、连接JupyterLab
入门Jupyter
04
镜像管理实战
内置镜像解析、自定义镜像构建、将镜像推送到私有仓库
Docker仓库
05
存储与数据卷
PVC与PV基础、挂载数据集、多用户共享存储策略
存储PVC
06
资源监控与调优
查看Pod资源使用率、设置CPU/内存限制、自动扩缩容配置
监控HPA
07
多用户与权限管理
RBAC配置、Profile与Namespace隔离、团队协作最佳实践
RBAC多租户
08
Git集成与版本控制
在Notebook中配置Git、拉取远程仓库、解决合并冲突
Git版本控制
09
Pipeline与Notebook结合
将Notebook导出为Pipeline组件、参数化运行、定时调度
Pipeline调度
10
实验追踪与记录
使用ML Metadata记录实验、对比不同运行结果、可视化指标
MLMD实验
11
依赖管理
使用Conda/Pip管理包、requirements.txt最佳实践、环境一致性保障
Conda环境
12
GPU加速与分布式训练
申请GPU资源、配置TensorFlow/PyTorch分布式训练、监控GPU利用率
GPU分布式
13
高级编辑器技巧
JupyterLab快捷键、代码折叠、多光标编辑、Markdown高级用法
效率Jupyter
14
可视化与仪表盘
使用Matplotlib/Plotly、嵌入交互式图表、创建自定义Dashboard
可视化Plotly
15
日志与调试
查看Notebook日志、使用pdb调试、远程调试技巧
调试日志
16
安全最佳实践
密钥管理、网络策略、防止代码注入
安全网络
17
备份与恢复
定期备份Notebook、快照恢复、跨集群迁移
备份迁移
18
自定义扩展开发
开发JupyterLab扩展、集成公司内部工具、发布扩展
扩展开发
19
性能优化
大文件处理、内存泄漏排查、异步编程优化
性能优化
20
与Kubeflow Pipelines深度集成
组件复用、Artifact传递、Pipeline版本管理
PipelineArtifact
21
超参数调优
集成Katib、定义搜索空间、分析调优结果
Katib调优
22
模型服务化
将Notebook模型导出为KFServing、配置推理端点、A/B测试
KFServing推理
23
数据预处理流水线
使用TFX/Beam、分布式数据清洗、特征工程自动化
TFX预处理
24
CI/CD集成
GitOps工作流、自动构建镜像、自动化测试Notebook
CI/CDGitOps
25
成本管理
资源标签、预算告警、闲置资源回收策略
成本资源
26
多集群管理
联邦Notebook、跨集群数据同步、统一监控面板
多集群联邦
27
故障排查指南
常见错误码解析、网络问题诊断、社区求助技巧
排查社区
28
生产环境部署
高可用配置、灾备方案、SLA保障
生产高可用
29
案例实战
端到端ML项目（数据→训练→部署）全流程演示
实战端到端
30
未来展望与生态
Kubeflow 2.0新特性、与KServe/Lakehouse集成、社区贡献指南
生态社区