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像Google一样构建机器学习系统 - 在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines

日期：2019-04-25点击：555收藏

本系列将利用阿里云容器服务，帮助您上手Kubeflow Pipelines.

第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines
第二篇：开发你的机器学习工作流
第三篇：利用MPIJob运行ResNet101

介绍

机器学习的工程复杂度，除了来自于常见的软件开发问题外，还和机器学习数据驱动的特点相关。而这就带来了其工作流程链路更长，数据版本失控，实验难以跟踪、结果难以重现，模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习固有的问题，很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期，其中最有名的是Google的Tensorflow Extended，Facebook的FBLearner Flow，Uber的Michelangelo，遗憾的是这些平台都需要绑定在公司内部的基础设施之上，无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/700106

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