Создание платформы для анализа данных с помощью Kubernetes - На пути к науке о данных

• Kubernetes обеспечивает полный жизненный цикл ML для специалистов по обработке данных. • Kubernetes решает проблемы масштабируемости, версии, различных технологий и платформ. • Совместное использование результатов работы и внедрение в производство также облегчается с помощью Kubernetes. • JupyterHub, MLflow и Seldon Core являются основными сервисами для создания платформы data science. • JupyterHub предоставляет среду для разработки моделей в интерактивных блокнотах Jupyter. • MLflow отслеживает эксперименты и хранит артефакты моделей. • Seldon Core упрощает развертывание моделей в Kubernetes. • Все три сервиса имеют открытый исходный код и экономичны для небольших команд. • JupyterHub и Seldon-Core используют возможности Kubernetes для совместной работы и обслуживания моделей.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью