基于 KubeVela 的机器学习实践
在机器学习浪潮迸发的当下，AI 工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由 AI 系统工程师来完成）。这一部分工作对于 AI 工程师们来说是繁琐、且消耗额外精力的。而在云原生时代，我们的模型训练和模型服务也通常在云上进行。这样做不仅提高了可扩展性，还能够提升资源的利用率。这对于需要消耗大量计算资源的机器学习场景来说，是十分有....
基于 KubeVela 的机器学习实践
作者：KubeVela 社区在机器学习浪潮迸发的当下，AI 工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由 AI 系统工程师来完成）。这一部分工作对于 AI 工程师们来说是繁琐、且消耗额外精力的。而在云原生时代，我们的模型训练和模型服务也通常在云上进行。这样做不仅提高了可扩展性，还能够提升资源的利用率。这对于需要消耗大量计算资源....
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