Kokie yra „Kubeflow“ diegimo „Google Kubernetes Engine“ (GKE) pranašumai?
„Kubeflow“ įdiegimas „Google Kubernetes Engine“ (GKE) suteikia daug privalumų mašininio mokymosi srityje. „Kubeflow“ yra atvirojo kodo platforma, sukurta ant „Kubernetes“, kuri suteikia keičiamo dydžio ir nešiojamą aplinką mašininio mokymosi darbo krūviams vykdyti. Kita vertus, GKE yra „Google Cloud“ valdoma „Kubernetes“ paslauga, kuri supaprastina diegimą.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „Kubeflow“ – mašininis mokymasis „Kubernetes“., Egzamino peržiūra
Kas „Kubeflow“ iš pradžių buvo sukurta atviram šaltiniui?
Kubeflow, galinga atvirojo kodo platforma, iš pradžių buvo sukurta siekiant supaprastinti ir supaprastinti mašininio mokymosi (ML) darbo eigos Kubernetes diegimo ir valdymo procesą. Juo siekiama sukurti darnią ekosistemą, kuri leistų duomenų mokslininkams ir ML inžinieriams sutelkti dėmesį į modelių kūrimą ir mokymą, nesijaudinant dėl pagrindinės infrastruktūros ir veiklos.
Kaip „Kubeflow“ išnaudoja „Kubernetes“ mastelį?
„Kubeflow“ yra atvirojo kodo platforma, kuri leidžia vykdyti mašininio mokymosi (ML) darbo eigas naudojant „Kubernetes“, galingą konteinerių orkestravimo sistemą. Išnaudodama Kubernetes mastelio keitimą, Kubeflow suteikia tvirtą ir lanksčią infrastruktūrą, skirtą ML darbo krūviams diegti, valdyti ir keisti. Vienas iš pagrindinių Kubernetes pranašumų yra galimybė automatiškai keisti programas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „Kubeflow“ – mašininis mokymasis „Kubernetes“., Egzamino peržiūra
Koks yra „Kubeflow“ tikslas?
„Kubeflow“ yra atvirojo kodo platforma, kuria siekiama supaprastinti „Kubernetes“ mašininio mokymosi darbo eigos diegimą ir valdymą. „Kubeflow“ tikslas – pateikti vieningą ir keičiamo dydžio sprendimą mašininio mokymosi darbo krūviams vykdyti paskirstytoje ir konteinerinėje aplinkoje. Vienas iš pagrindinių Kubeflow tikslų yra sudaryti sąlygas duomenų mokslininkams ir
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „Kubeflow“ – mašininis mokymasis „Kubernetes“., Egzamino peržiūra