Học máy sử dụng nền tảng Red Hat OpenShift Container

Các doanh nghiệp đang tăng cường đầu tư vào các nền tảng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo ( AI ) và nhu cầu điện toán của các nhóm khoa học dữ liệu của họ. Học máy (ML) và Học sâu (DL) là các kỹ thuật AI đã chứng minh thành công trên mọi ngành dọc , bao gồm sản xuất, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và dịch vụ đám mây.

Kubeflow , một nền tảng gốc Kubernetes dành cho khối lượng công việc ML dành cho doanh nghiệp, đã được phát hành dưới dạng một dự án nguồn mở vào tháng 12 năm 2017 . Kubeflow là một ngăn xếp ML di động có thể kết hợp, có thể mở rộng, ban đầu dựa trên việc Google sử dụng Tensor F low trên Kubernetes nhưng hiện bao gồm các thành phần và đóng góp từ một số nguồn và tổ chức . Cuối cùng , hầu hết các công cụ ML phổ biến sẽ trở thành một phần của Kubeflow . Kubeflow làm cho s việc phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng ML trở nên dễ dàng hơn . Để biết thêm thông tin, hãy xem Kubeflow: The Machine Learning Toolkit for Kubernetes .

Kubeflow r yêu cầu một môi trường Kubernetes như Google Kubernetes Engine hoặc Red Hat OpenShift. Chạy Kubeflow trên OpenShift mang lại một số lợi thế trong ngữ cảnh n ML :

• Sử dụng Kubernetes làm nền tảng cơ bản giúp kỹ sư n ML dễ dàng phát triển mô hình cục bộ bằng cách sử dụng hệ thống phát triển như máy tính xách tay trước khi triển khai ứng dụng vào môi trường Kubernetes sản xuất.
• Chạy khối lượng công việc ML trong cùng một môi trường với phần còn lại của ứng dụng của công ty giúp giảm độ phức tạp của CNTT.