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kubeflow系列(二):kubeflow组件剖析大全

kubeflow作为基于云原生的机器学习大礼包,即可以作为一个很好的云原生的学习例子,同时基于k8s的生态必将是未来的发展的方向,相信后续Mxnet、paddle等各类型技术框架也都会运行在kubernetes这个生态之上。 为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。 机器学习任务工程化实现流程 一个建模任务下来主要可以分为四大块任务 业务理解(Business Understanding) 数据获取及数据理解(Data Acquistition) 特征处理(Feature Engineering)、建模与模型训练(Model Training)、模型评估(Model Evaluation) 模型部署(Deployment),提供模型服务 一个机器学习任务从开始到结束主要分为了四大任务,Kubeflow的各项功能可以说就是围绕这四项任务构建的。 kubeflow kubeflow 最开始基于tf-operator,后来随着项目发展最后变成一个基于云原生构建的机器学习任务工具大集合。从数据采集,验证...

python多进程编程中常常能用到的几种方法

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