Kubernetes для MLOps: масштабирование решений машинного обучения, глубокого обучения и ИИ для предприятий

  • Аналитический отчет
  • PDF 2727 Кбайт

Обзор

По мере того, как компании осваивают технологии ИИ и машинного обучения, им требуется создать повторяемые, эффективные и устойчивые процессы для разработки и развертывания моделей. Контейнеры и Kubernetes, которые выступают в качестве основных структурных блоков, помогают внедрять эти процессы в рабочей среде и обеспечивать поддержку операций машинного обучения ...

По мере того, как компании осваивают технологии ИИ и машинного обучения, им требуется создать повторяемые, эффективные и устойчивые процессы для разработки и развертывания моделей. Контейнеры и Kubernetes, которые выступают в качестве основных структурных блоков, помогают внедрять эти процессы в рабочей среде и обеспечивать поддержку операций машинного обучения (MLOps). 

В этой электронной книге описаны следующие аспекты: 

  • Проблемы при переходе от пилотного этапа к производству благодаря использованию машинного обучения и глубокого обучения в масштабах всего предприятия
  • Как контейнеры и Kubernetes, которые являются платформой для MLOps, помогают решать эти проблемы 
  • Рекомендации от предприятий, которые успешно использовали Kubernetes для ИИ/МО

Загрузите эту новую электронную книгу: Kubernetes для MLOps: масштабирование машинного обучения, глубокого обучения и ИИ для предприятия — написано TWIML (сообщество и подкаст, ориентированные на ИИ и машинное обучение).

Предоставлено компаниями HPE и Intel®.
Intel и логотип Intel являются товарными знаками корпорации Intel и ее дочерних компаний в США и/или других странах.