基于 KubeVela 的机器学习实践

转载于 2022-04-07 12:13:28 发布 · 130 阅读

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原文链接：https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/16111366.html

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随着机器学习的发展，AI工程师在训练模型后还需将其部署上线，这一过程繁琐且耗时。云原生环境为解决这个问题提供了可能，通过云原生技术，可以更高效地管理和部署模型，减少额外的工作负担。本文探讨了云原生在AI模型部署中的应用及其带来的效率提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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西藏红色教育培训 www.swuplganxun.com 、且消耗额外精力的。而在云原生时代，我们的模型训练和

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