Topmusicanswers
- Bruges Kubernetes i maskinlæring?
- Hvad er Kubernetes maskinlæring?
- Hvordan implementerer du ML -modellen på Kubernetes?
- Hvad er Kubernetes og Kubeflow?
Bruges Kubernetes i maskinlæring?
Kubernetes er muligvis ikke designet specielt som en platform til implementering af maskinlæring; faktisk vil Kubernetes gladeligt orkestrere enhver form for arbejdsbyrde, du kaster på den. Alligevel bliver Kubernetes og maskinlæring hurtige venner, efterhånden som flere og flere dataforskere ser til K8'er for at køre deres modeller.
Hvad er Kubernetes maskinlæring?
Kubernetes er et container-orkestrationssystem i produktionskvalitet, der automatiserer implementering, skalering og administration af containeriserede applikationer. Projektet er open-source og kamp-testet med missionskritiske applikationer, som Google kører.
Hvordan implementerer du ML -modellen på Kubernetes?
Containeriser modellen
- Opret et bibliotek, hvor du kan organisere din kode og afhængigheder: ...
- Opret krav.txt -fil for at indeholde pakkerne, som koden skal køre: ...
- Opret den Docker -fil, som Docker vil læse for at bygge og køre modellen: ...
- Byg Docker -containeren:
Hvad er Kubernetes og Kubeflow?
Kubeflow er en end-to-end Machine Learning (ML) platform for Kubernetes, den giver komponenter til hvert trin i ML livscyklus, fra efterforskning til uddannelse og implementering. Operatører kan vælge, hvad der er bedst for deres brugere, der er ikke noget krav om at implementere hver komponent.
