1、机器学习与深度学习：从基础到生产部署

机器学习与深度学习：从基础到生产部署

1. 机器学习与深度学习概述

在当今数字化时代，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术正深刻地改变着各个领域。这些技术不仅能够处理海量数据，还能从中提取有价值的信息，为决策提供支持。然而，很多时候我们会发现，虽然有大量的书籍详细介绍了这些算法，但却缺乏将这些算法部署到生产系统的清晰路径。同时，如何扩展人工智能（AI）系统以处理大数据也是一个亟待解决的问题。

如今，Docker 和 Kubernetes 等系统为我们提供了强大的工具，帮助我们将代码打包并无缝部署到大型本地或云系统中。Kubernetes 能够处理所有底层基础设施问题，如扩展、故障转移、负载均衡、网络、存储和安全等。下面我们将详细介绍如何利用这些技术，实现 ML 和 DL 项目的大规模部署，并处理大量数据。

2. 所需工具和环境搭建

2.1 编程语言选择

我们首选 Python 作为编程语言，因为它拥有丰富的库，能够帮助我们解决各种问题。你可以从 Python 官方网站 安装最新版本的 Python。

2.2 Python 开发环境

使用 Jupyter Notebooks 是编写 Python 代码的一种流行方式。它是一个基于浏览器的界面，可让你在网页上编写和执行 Python 代码，并立即看到结果。你可以从 Jupyter 官方网站 安装 Jupyter Notebooks。 <