Kubernetes ml обучение

1. Използва ли се Kubernetes в машинното обучение?
2. Какво е машинно обучение на Kubernetes?
3. Как разгръщате модела ML на Kubernetes?
4. Какво е Kubernetes и Kubeflow?

Използва ли се Kubernetes в машинното обучение?

Kubernetes може да не е проектиран специално като платформа за внедряване на машинно обучение; наистина, Kubernetes с удоволствие ще организира всеки вид натоварване, което му хвърлите. И все пак, Kubernetes и машинното обучение стават бързи приятели, тъй като все повече учени по данни се стремят към K8s, за да пуснат своите модели.

Какво е машинно обучение на Kubernetes?

Kubernetes е система за оркестрация на контейнери от производствен клас, която автоматизира внедряването, мащабирането и управлението на контейнерни приложения. Проектът е с отворен код и тестван от битки с критично важни за Google приложения.

Как разгръщате модела ML на Kubernetes?

Контейнерирайте модела

1. Създайте директория, където можете да организирате вашия код и зависимости: ...
2. Създайте изисквания.txt, за да съдържа пакетите, които кодът трябва да изпълнява: ...
3. Създайте Dockerfile, който Docker ще прочете, за да изгради и изпълни модела: ...
4. Изградете контейнера на Docker:

Какво е Kubernetes и Kubeflow?

Kubeflow е платформа за машинно обучение от край до край (ML) за Kubernetes, която предоставя компоненти за всеки етап от жизнения цикъл на ML, от проучване до обучение и внедряване. Операторите могат да избират най -доброто за своите потребители, няма изискване за разполагане на всеки компонент.