Kubernetes ml-Schulung

1. Wird Kubernetes beim maschinellen Lernen verwendet??
2. Was ist maschinelles Lernen von Kubernetes??
3. Wie stellen Sie das ML-Modell auf Kubernetes bereit??
4. Was ist Kubernetes und Kubeflow??

Wird Kubernetes beim maschinellen Lernen verwendet??

Kubernetes wurde möglicherweise nicht speziell als Bereitstellungsplattform für maschinelles Lernen entwickelt. Tatsächlich orchestriert Kubernetes gerne jede Art von Workload, die Sie darauf werfen. Kubernetes und maschinelles Lernen werden jedoch schnell Freunde, da immer mehr Datenwissenschaftler K8s verwenden, um ihre Modelle auszuführen.

Was ist Kubernetes Machine Learning??

Kubernetes ist ein Container-Orchestrierungssystem auf Produktionsniveau, das die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisiert. Das Projekt ist Open Source und wurde mit geschäftskritischen Anwendungen, die von Google ausgeführt werden, kampferprobt.

Wie stellen Sie das ML-Modell auf Kubernetes bereit??

Containerisieren des Modells

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem Sie Ihren Code und Ihre Abhängigkeiten organisieren können: ...
2. Anforderungen erstellen.txt-Datei, um die Pakete zu enthalten, die der Code zum Ausführen benötigt: ...
3. Erstellen Sie die Dockerfile, die Docker liest, um das Modell zu erstellen und auszuführen: ...
4. Erstellen Sie den Docker-Container:

Was ist Kubernetes und Kubeflow??

Kubeflow ist eine End-to-End Machine Learning (ML)-Plattform für Kubernetes, die Komponenten für jede Phase im ML-Lebenszyklus bereitstellt, von der Exploration bis hin zu Training und Bereitstellung. Betreiber können wählen, was für ihre Benutzer am besten ist, es ist nicht erforderlich, jede Komponente bereitzustellen.