Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。
如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用
在2017云栖大会深圳峰会开源专场上，阿里云容器服务技术专家车漾做了题为《在阿里云上构建机器学习应用》的精彩演讲，车漾首先从2016年深度学习最火的两个应用AlphaGo与Prisma谈起，从宏观层面分享了机器学习以及深度学习所做的事情，并就Prisma的发展故事谈起，为大家介绍了应该学会以工程思想思考和解决问题，并着重介绍了阿里云基于容器服务的机器学习解决方案架构设计以及如何借助阿里云快速搭建自己的机器学习应用，精彩不容错过。
Kubeflow实战系列：阿里云上小试TFJob
`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现，解决的是TensorFlow模型训练的问题，它提供了广泛的灵活性和可配置，可以与阿里云上的NAS，OSS无缝集成，并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。