大规模 AI 和分析:来自真实生产系统的经验教训

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概述

将大规模的 AI 和分析系统投入生产并不一定像很多人所说的那样困难 - 只要采用正确的统一数据基础设施和全面的数据策略,即可在不影响性能或可靠性的情况下进行扩展。

本书提供了十多个真实用例以及一些实用建议,可帮助您了解如何在各行各业、本地、边缘或云端构建具有规模效益的系统。

了解如何将旧式应用与现代容器化 Kubernetes 工作负载相结合,并共享相同的数据基础设施。

本电子书由行业专家 Ted Dunning 和 Ellen Friedman 共同撰写,展示了为什么 AI 和分析应在同一个系统上运行,并介绍了如何在不增加 IT 资源的情况下获得可扩展性。

下载由慧与提供。

O'Reilly 报告提供了一些建议,阐述了如何大规模处理 AI 和分析,同时保持灵活性,以便按需扩展并转向新的应用或技术。