基于 KubeVela 的机器学习实践

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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