ghcr.io/kubeflow/kubeflow/jupyter-web-app

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/jupyter-web-app 是 Kubeflow 项目的一部分，提供了一个基于 Jupyter 的 Web 应用程序。它用于在 Kubeflow 平台上运行 Jupyter Notebook 和 JupyterLab，方便用户进行数据科学、机器学习等方面的交互式开发和实验。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/central-dashboard

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/central-dashboard 包含 Kubeflow 中央控制面板的应用程序。它是 Kubeflow 系统的核心组件，提供了一个基于 Web 的用户界面，用于管理和监控 Kubeflow 集群及其部署的机器学习工作负载。

ghcr.io/kubeflow/katib/katib-ui

该镜像 ghcr.io/kubeflow/katib/katib-ui 是 Kubeflow Katib 的用户界面组件。Katib 是一个用于 Kubernetes 的自动机器学习 (AutoML) 系统，而 katib-ui 则提供了 Katib 的 Web 用户界面，允许用户通过浏览器监控和管理 Katib 的实验、作业以及相关的资源。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/tensorboards-web-app

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/tensorboards-web-app 镜像描述 该镜像包含Kubeflow TensorBoard Web 应用。TensorBoard 是一个用于可视化机器学习实验结果的工具，它允许用户查看、比较和分析模型的训练过程、性能指标以及其他相关数据。此镜像提供了一个易于部署和使用的 TensorBoard Web 界面，方便用户与 Kubeflow 集成，监控和分析其机器学习工作负载。

ghcr.io/kubeflow/kfp-api-server

ghcr.io/kubeflow/kfp-api-server是Kubeflow Pipelines（KFP）的API服务器组件，负责处理客户端发起的与流水线相关的API请求，包括流水线的创建、执行、状态查询、元数据管理等操作，是Kubeflow Pipelines系统中的核心组件之一，用于连接客户端与后端服务，支撑整个流水线系统的正常运行。

ghcr.io/kubeflow/katib/katib-db-manager

这是一个Kubeflow Katib数据库管理器的Docker容器镜像。 Katib是一个用于自动机器学习的平台，而 katib-db-manager 镜像则负责管理Katib使用的数据库。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-controller

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-controller 是 Kubeflow 项目的一部分，用于管理 Kubeflow 笔记本服务器的控制器。它负责创建、监控和删除在 Kubernetes 集群上运行的 Jupyter 笔记本服务器。

ghcr.io/kubeflow/kfp-visualization-server

这是一个Kubeflow Pipelines可视化服务器的Docker镜像。 它提供了一个Web界面，用于可视化Kubeflow Pipelines运行的流程图，方便用户监控和管理其机器学习工作流程。

ghcr.io/kubeflow/katib/katib-controller

该镜像 ghcr.io/kubeflow/katib/katib-controller 是 Kubeflow Katib 项目中的 Katib 控制器组件的 Docker 镜像。Katib 是一个用于自动化机器学习超参数调整和模型训练的平台，而控制器组件负责协调和管理 Katib 的整个工作流程，包括实验的创建、资源的分配以及结果的收集和分析。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/volumes-web-app

这是一个Kubeflow项目的Docker镜像，名为 volumes-web-app ，托管在GitHub Container Registry (ghcr.io)上。它是一个用于演示Kubeflow Volumes功能的Web应用程序。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/kfam

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/kfam 是 Kubeflow 的 Kubeflow 功能增强模块 (KFAM) 的 Docker 镜像。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/pvcviewer-controller

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/pvcviewer-controller 是 Kubeflow 项目的一部分，用于 PVC Viewer Controller。PVC Viewer Controller 是一个 Kubernetes 控制器，它提供了一个用户界面，允许用户查看和管理 PersistentVolumeClaims (PVC)。简单来说，它帮助用户更容易地查看和管理 Kubernetes 集群中的持久化存储卷。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/poddefaults-webhook

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/poddefaults-webhook 是 Kubeflow 项目的一部分，包含了 Kubeflow Pod 默认值 Webhook 服务。此服务负责根据预定义的配置，自动为 Kubeflow 部署的 Pod 添加默认设置，例如资源限制、安全上下文等，从而简化 Kubeflow 的部署和管理。

ghcr.io/kubeflow/kfp-frontend

ghcr.io/kubeflow/kfp-frontend是Kubeflow Pipelines的前端组件镜像，提供图形化用户界面，支持用户创建、管理、执行和跟踪机器学习工作流，是Kubeflow生态系统中实现可视化交互的核心部分。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/tensorboard-controller

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/tensorboard-controller 是 Kubeflow 项目的一部分，用于部署 TensorBoard 的控制器。它负责在 Kubernetes 集群中创建和管理 TensorBoard 服务，方便用户可视化和监控 TensorFlow 模型训练过程。

ghcr.io/kubeflow/kfp-cache-server

这是一个Kubeflow Pipelines (KFP) 缓存服务器的Docker镜像。 KFP 缓存服务器用于缓存 Kubeflow Pipelines 的运行结果，从而加速后续运行，并减少资源消耗。

ghcr.io/kubeflow/kfp-scheduled-workflow-controller

该镜像为Kubeflow Pipelines（KFP）的调度工作流控制器组件，用于管理和执行定时调度的工作流任务，确保按照预定的时间或规则触发Pipeline运行。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/profile-controller

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kubeflow/profile-controller 是 Kubeflow 项目的一部分，包含了 Kubeflow Profile Controller。 Profile Controller 是 Kubeflow 系统中的一个重要组件，负责管理用户配置文件和命名空间资源配额。它允许管理员定义和应用不同的资源配额策略，以确保 Kubeflow 集群的资源得到有效的利用，并防止资源耗尽。 简而言之，这个镜像提供了运行 Profile Controller 所需的全部内容。

ghcr.io/kubeflow/kfp-metadata-writer

ghcr.io/kubeflow/kfp-metadata-writer是Kubeflow Pipelines生态中的组件镜像，负责记录和写入Kubeflow管道运行过程中的元数据信息，包括运行状态、参数、输出结果等内容，支持元数据的收集与持久化，助力跟踪和管理管道的执行过程及结果。

ghcr.io/kubeflow/kfp-persistence-agent

Kubeflow Pipelines（KFP）的持久化代理镜像，负责将KFP流水线运行过程中的元数据、日志等信息持久化存储到指定的存储系统（如数据库）中，确保流水线的状态和结果数据不会丢失，支持后续对流水线运行记录的查询、管理和分析等操作。

ghcr.io/kubeflow/training-v1/training-operator

该镜像 ghcr.io/kubeflow/training-v1/training-operator 是 Kubeflow 项目的一部分， 它是 Training Operator 的镜像。Training Operator 是 Kubeflow 中用于管理和运行分布式训练作业的组件。 它负责协调训练任务，管理资源分配，并监控训练过程。

ghcr.io/kubeflow/kfp-metadata-envoy

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kfp-metadata-envoy 是 Kubeflow Pipelines (KFP) 的元数据 Envoy 代理。它负责将 Kubeflow Pipelines 的运行元数据转发到指定的元数据存储。 这使得 Kubeflow Pipelines 能够追踪和管理运行历史、实验结果等信息。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/jupyter-scipy

这是一个Kubeflow项目提供的Jupyter Notebook服务器镜像，预装了SciPy库。它基于Jupyter Notebook，并包含了进行科学计算所需SciPy库和其他相关依赖项，方便用户直接在容器中进行数据分析、科学计算等任务。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/jupyter-pytorch-cuda-full

这个镜像是Kubeflow平台提供的笔记本服务器镜像，包含Jupyter Notebook环境、PyTorch深度学习框架以及完整的CUDA支持，适用于在Kubeflow上运行需要GPU加速的PyTorch相关的交互式笔记本任务。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/jupyter-pytorch

该镜像为Kubeflow项目提供的Jupyter Notebook服务器镜像，集成了PyTorch框架，用于在Kubeflow环境中创建支持PyTorch的交互式笔记本实例，方便用户开展机器学习模型开发、数据处理及训练等任务。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/base

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/base是Kubeflow项目提供的笔记本服务器基础镜像，包含运行Jupyter Notebook所需的核心组件及与Kubeflow平台集成的必要工具，为用户在Kubeflow环境中创建交互式笔记本实例提供基础环境支持，同时也可作为构建定制化笔记本镜像的底层基础镜像。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/codeserver-python

该镜像是Kubeflow平台提供的笔记本服务器镜像之一，集成了CodeServer（网页版VS Code）和Python运行环境，适用于在Kubeflow中创建支持Python开发的交互式笔记本实例，用户可通过浏览器访问CodeServer界面进行Python代码的编写、执行、调试以及数据处理等操作。

ghcr.io/kubeflow/katib/pytorch-mnist-cpu

该镜像为Kubeflow Katib组件提供的基于PyTorch框架、针对MNIST数据集的CPU版本训练任务镜像，用于超参数调优实验中运行MNIST模型的训练流程。

ghcr.io/kubeflow/kubeflow/notebook-servers/jupyter

这个镜像是Kubeflow项目提供的Jupyter笔记本服务器镜像，用于在Kubeflow环境中部署交互式Jupyter笔记本，支持数据科学与机器学习相关的代码编写、数据分析、模型开发等任务，可与Kubeflow平台的其他组件集成，助力用户在云原生机器学习平台上高效开展交互式开发与实验工作。

ghcr.io/kubeflow/kfp-launcher

ghcr.io/kubeflow/kfp-launcher 镜像描述 该镜像包含Kubeflow Pipelines (KFP) 的启动器组件。KFP是一个用于创建、运行和管理机器学习工作流的平台。这个启动器镜像负责启动和管理KFP工作流的执行。

ghcr.io/kubeflow/kfp-driver

该镜像 ghcr.io/kubeflow/kfp-driver 是 Kubeflow Pipelines (KFP) 的驱动程序镜像。它包含运行 Kubeflow Pipelines 所需的组件，用于在 Kubernetes 集群上执行机器学习工作流。

ghcr.io/kubeflow/katib/earlystopping-medianstop

该镜像 ghcr.io/kubeflow/katib/earlystopping-medianstop 是Kubeflow Katib的一部分，提供了一种基于中位数停止的超参数调优早期停止策略。它用于在超参数搜索过程中尽早识别表现不佳的试验，从而节省计算资源和时间。

ghcr.io/kubeflow/model-registry/server

这个镜像是Kubeflow模型registry的服务端组件，用于提供机器学习模型的注册、存储、版本控制和管理功能，支持追踪模型的元数据、lineage等信息，帮助用户在机器学习工作流中有效管理模型的生命周期。