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KubeFlow是基于Kubernetes构建的可组合,便携式, 可扩展的机器学习技术栈,支持实现从JupyterHub模型开发,TFJob模型训练到TF-serving,Seldon预测端到端的解决方案。但是KubeFlow需要用户精通Kubernetes,比如写一个TFJob的部署yaml文件,这对于机器学习平台最主要的使用者---数据科学家来说是非常有挑战的事情。 这与数据科学家的期望还有比较大的差距,数据科学家关心的是三件事: 数据从哪里来 如何运行机器学习的代码 训练结果(模型和日志)如何查看 数据科学家编写一些简单的脚本,在桌面机上运行机器学习代码,这是他们熟悉和喜欢的工作方式。但是利用桌面机进行模型训练,又会遇到由于硬盘空间有限导致处理数据量不足,无法使用分布式训练导致计算力受限等问题。 为此我们开发了Arena,用一个命令行工

搭建fabric-sample/balance-transfer网络详解

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