Topmusicanswers
- Czy Kubernetes jest używany w uczeniu maszynowym??
- Czym jest uczenie maszynowe Kubernetes?
- Jak wdrożyć model ML na Kubernetes??
- Co to jest Kubernetes i Kubeflow?
Czy Kubernetes jest używany w uczeniu maszynowym??
Kubernetes mógł nie zostać zaprojektowany specjalnie jako platforma wdrażania uczenia maszynowego; rzeczywiście, Kubernetes z radością zorganizuje każdy rodzaj obciążenia, jakie na niego wrzucisz. Jednak Kubernetes i uczenie maszynowe szybko stają się przyjaciółmi, ponieważ coraz więcej naukowców zajmujących się danymi zwraca się do K8, aby uruchomić swoje modele.
Czym jest uczenie maszynowe Kubernetes?
Kubernetes to system orkiestracji kontenerów klasy produkcyjnej, który automatyzuje wdrażanie, skalowanie i zarządzanie aplikacjami skonteneryzowanymi. Projekt jest oparty na otwartym kodzie źródłowym i przetestowany w boju z aplikacjami o znaczeniu krytycznym, które uruchamia Google.
Jak wdrożyć model ML na Kubernetes??
Konteneryzuj model
- Utwórz katalog, w którym możesz uporządkować swój kod i zależności: ...
- Utwórz wymagania.plik txt zawierający pakiety potrzebne do uruchomienia kodu: ...
- Utwórz plik Dockerfile, który Docker odczyta, aby zbudować i uruchomić model: ...
- Zbuduj kontener Dockera:
Co to jest Kubernetes i Kubeflow?
Kubeflow to kompleksowa platforma uczenia maszynowego (ML) dla Kubernetes, która zapewnia komponenty na każdym etapie cyklu życia ML, od eksploracji po szkolenie i wdrożenie. Operatorzy mogą wybrać to, co jest najlepsze dla swoich użytkowników, nie ma wymogu wdrażania każdego komponentu.
