在 Kubernetes 上扩展 TensorFlow 模型
。在机器学习模型中,以分布式、可扩展的方式提供服务的能力成为保证其应用有效性的关键。 要解决分布式云环境中的这些扩展性问题非常困难。在确保容错、高可用性和应用健康的同时, MLOps 工程师要配置多个节点和推理服务之间的交互。 本文中,我将讨论 Kubernetes 和 Kubeflow 如何能够满足 TensorFlow 的机器学习模型的这些扩展性需求。通过一些实际的例子,我将向你介绍如何在 Kubernetes 上使用 Kubeflow 扩展机器学习模型。 首先,我将讨论如何使用 TensorFlow training jobs(TensorFlow 训练作业,TFJobs)抽象,通过 Kubeflow 在 Kubernetes 上协调 TensorFlow 模型的分布式训练。然后,我将介...阅读全文