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用 Terraform 一键在 EKS 上搭好 Kubeflow 机器学习平台

这是一个面向 Amazon EKS 的 MLOps 参考实现，用 Terraform 自动化搭建 Kubernetes 集群与配套基础设施，再通过 Kubeflow 及其生态组件提供机器学习流水线、Notebook 开发、模型训练与推理能力。项目解决的是在 AWS 上从零搭建可复现机器学习平台门槛高、组件多、配置繁琐的问题，把网络、节点组、存储、GPU 支持、IAM 权限等常见需求封装成可执行代码。核心能力包括：一键创建 EKS 集群与 Kubeflow 控制面，集成 JupyterHub、Pipelines、Katib、KServe 等组件，提供示例 Notebook 和流水线演示训练与部署流程，并支持按需选择实例类型和自动扩缩容。适合想快速验证云上 MLOps 方案、又不想深陷手工配置的团队作为起点，也可作为生产架构的参考模板。