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- ¿Se utiliza Kubernetes en el aprendizaje automático??
- ¿Qué es el aprendizaje automático de Kubernetes??
- ¿Cómo se implementa el modelo ML en Kubernetes??
- ¿Qué es Kubernetes y Kubeflow??
¿Se utiliza Kubernetes en el aprendizaje automático??
Es posible que Kubernetes no se haya diseñado específicamente como una plataforma de implementación de aprendizaje automático; de hecho, Kubernetes organizará felizmente cualquier tipo de carga de trabajo que le dedique. Sin embargo, Kubernetes y el aprendizaje automático se están convirtiendo rápidamente en amigos a medida que más y más científicos de datos buscan K8 para ejecutar sus modelos.
¿Qué es el aprendizaje automático de Kubernetes??
Kubernetes es un sistema de orquestación de contenedores de nivel de producción, que automatiza la implementación, el escalado y la administración de aplicaciones en contenedores. El proyecto es de código abierto y probado en batalla con aplicaciones de misión crítica que ejecuta Google.
¿Cómo se implementa el modelo ML en Kubernetes??
Containerize el modelo
- Cree un directorio donde pueda organizar su código y dependencias: ...
- Crear requisitos.txt para contener los paquetes que el código necesita para ejecutarse: ...
- Cree el Dockerfile que Docker leerá para compilar y ejecutar el modelo: ...
- Construye el contenedor Docker:
¿Qué es Kubernetes y Kubeflow??
Kubeflow es una plataforma de aprendizaje automático (ML) de un extremo a otro para Kubernetes, que proporciona componentes para cada etapa del ciclo de vida del ML, desde la exploración hasta la capacitación y la implementación. Los operadores pueden elegir lo que es mejor para sus usuarios, no es necesario implementar todos los componentes.
