CloudML 是小米人工智能部的机器学习平台，随着业务的发展和用户的增多，结合 K8s/Kubeflow 社区对于原生扩展及 ML/DL 平台发展方向，我们提出了基于 K8s 原生扩展的新一代机器学习平台引擎 ML Engine，主要思路是充分利用 K8s 原生的扩展机制，包括 CRD / Webhook / Scheduling Framework 等，将机器学习平台相关的业务模型、控制逻辑和调度策略融入到 K8s 集群中，提供更好的生命周期管理，同时满足高可用、稳定性和易维护性的云原生特性。

演讲提纲：

1. 小米 CloudML 平台简介
2. ML Engine 架构设计演进
3. ML Engine 对多框架的分布式训练支持详解
4. 未来发展方向和具体工作

听众受益点：

1. 了解目前机器学习平台所需要解决的问题
2. 理解使用 K8s 的扩展功能来实现定制需求的方法和优势
3. 重新思考云原生的机器学习平台架构