- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: ການນໍາສະເຫນີຂອງພວກເຮົາ: ຂ້າພະເຈົ້າເປັນ Shashi Patel ຈາກບໍລິສັດການຊື້ຂາຍ. ຂໍຂອບໃຈຫຼາຍດັ່ງນັ້ນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂອງຂ້າພະເຈົ້າ. ຂໍຂອບໃຈຫຼາຍດັ່ງນັ້ນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂອງຂ້າພະເຈົ້າ. ຂໍຂອບໃຈຫຼາຍດັ່ງນັ້ນສໍາລັບທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈຫຼາຍດັ່ງນັ້ນສໍາລັບທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ - ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ມັນເປັນວິທີທີ່ຂ້າພະເຈົ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຜູ້ທີ່ຂາຍເຕັກໂນໂລຊີ - ຂ້າພະເຈົ້າຮູ້ວ່າມັນ, ຂ້າພະເຈົ້າເປັນ passionate ກ່ຽວກັບມັນ, ແລະຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມງານຫຼາຍກ່ວາການສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຕົນ. Blog ນີ້ແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຂອງຂ້າພະເຈົ້າກັບການຂະຫຍາຍຕົວລະດັບມືອາຊີບຂອງຂ້າພະເຈົ້າແລະຂ້າພະເຈົ້າຊອກຫາຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂ້າພະເຈົ້າກັບສະມາຊິກເຕັກໂນໂລຊີທົ່ວໂລກ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການຝຶກອົບຮົມ ITS ແລະການຝຶກອົບຮົມ ITS ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເຂັ້ມແຂງ, scalable ສໍາລັບການນໍາສະເຫນີຕົວແບບ AI / ML - ແລະວິທີການນີ້ duo ແມ່ນໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈໃນຄອບຄົວເຕັກໂນໂລຊີ. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? ວິທີການຕິດຕັ້ງຮູບແບບ AI / ML ມີ MLflow ແລະ Kubernetes ພາສາລາວ ມັນເປັນການເຮັດວຽກຂອງການນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ machine learning ແລະເຮັດໃຫ້ມັນເຂົ້າເຖິງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ - ຖ້າຫາກວ່າມັນເປັນການຄາດຄະເນດໍາເນີນການຂອງລູກຄ້າ, optimizing supply chains, ຫຼືກວດສອບການເຄື່ອນໄຫວ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ pushing ລະຫັດໃນການຜະລິດ. ມັນຕ້ອງການການເຮັດວຽກ: AI/ML Model Deployment ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ Versioning: ການຮັບປະກັນການອອກແບບທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້. Scalability: ການອັບໂຫລດກັບການຂົນສົ່ງ fluctuating ໂດຍບໍ່ມີຜົນປະໂຫຍດຫຼຸດລົງ. ການຄວບຄຸມ: ການຄວບຄຸມຜົນປະໂຫຍດເພື່ອປິ່ນປົວບັນຫາເຊັ່ນດຽວກັນກັບ model drift ໃນໄລຍະເວລາ. ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ MLflow ເປັນໂຄງສ້າງ open-source ທີ່ງ່າຍດາຍການຄວບຄຸມໄລຍະຍາວຂອງການຝຶກອົບຮົມ machine learning - ຈາກການທົດສອບແລະ tracking ກັບການຕິດຕັ້ງແລະການຄວບຄຸມ. ມັນຮັບປະກັນການ reproducerability ໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງອຸປະກອນເພື່ອບັນຈຸແລະຕິດຕັ້ງຮູບແບບ. Kubernetes (K8s) ເປັນໂຄງປະກອບການ orchestration container ທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕິດຕັ້ງຮູບແບບໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍແລະປະສິດທິພາບ. ມັນຄຸ້ມຄອງອຸດສາຫະກໍາຫຼັງຈາກການຕິດຕັ້ງ AI, ການປິ່ນປົວການເຮັດວຽກເຊັ່ນ auto-scaling, load balancing, ແລະ self-healing. Why use them together? ວິທີການນໍາໃຊ້ພວກເຮົາມີ MLflow ຄຸ້ມຄອງໄລຍະຍາວຂອງມາດຕະຖານ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການທົດສອບທັງ ຫມົດ ແມ່ນ traceable ແລະ reproducable, ໃນຂະນະທີ່ Kubernetes ຄຸ້ມຄອງການຕິດຕັ້ງແລະຂະຫຍາຍຕົວຂອງມາດຕະຖານໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງເຮັດວຽກຮ່ວມກັບພວກເຂົາ, ພວກເຮົາກໍາລັງສ້າງທົດສອບທົດສອບທົດສອບທີ່ທ່ານ: ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ຮູບແບບ track ແລະ package ໃນ MLflow. Containerize ໂມເລກຸນ (ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ Docker). Deploy and manage the containers using Kubernetes. ການເຊື່ອມໂລຫະນີ້ປະກັນຄວາມວ່າມາດຕະຖານບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດວຽກໃນສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາ, ແຕ່ປະຕິບັດຕາມຄວາມປອດໄພໃນການຜະລິດໃນທຸກຂະຫນາດ. Why AI/ML Model Deployment is Hard ວິທີການນໍາໃຊ້ AI / ML Model ການເດີນທາງຈາກການຝຶກອົບຮົມຂອງມາດຕະຖານເພື່ອຕິດຕັ້ງມັນໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີປະໂຫຍດຈໍານວນຫຼາຍ: ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ການຄວບຄຸມຕົວແທນ: ການຄຸ້ມຄອງຕົວແທນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ຕົວແທນທີ່ເຫມາະສົມ. Scalability: ການປິ່ນປົວຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະການປະໂຫຍດຂອງການຂົນສົ່ງ. reproductibility: ການຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຫມາະສົມໃນສະພາບແວດລ້ອມ. ການຄວບຄຸມແລະການປົກປັກຮັກສາ: ການຄວບຄຸມຜົນປະໂຫຍດແລະການຄົ້ນຄວ້າຕົວແບບ. ນີ້ແມ່ນທີ່ ແລະ ການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວແລະການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ MLflow Kubernetes ການຄວບຄຸມ Lifecycle Model ລະຫັດ QR ລະຫັດ QR ການປິ່ນປົວສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບັນຫາການປິ່ນປົວທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນໄລຍະຊີວິດຂອງ AI / ML ໂດຍສະເຫນີ: MLflow ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ການຄົ້ນຄວ້າການທົດສອບ: logs parameter, metrics, ແລະ artefacts ເພື່ອຄົ້ນຄວ້າການປະຕິບັດໃນໄລຍະການທົດສອບ. ການຫຸ້ມຫໍ່ຮູບແບບ: ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຮູບແບບແມ່ນຫຸ້ມຫໍ່ດ້ວຍການເຊື່ອມຕໍ່ສໍາລັບການຕິດຕັ້ງຢ່າງງ່າຍດາຍ. Model Registry: Centralizes model versioning ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການຮ່ວມມືຢ່າງງ່າຍດາຍລະຫວ່າງ teams. ໃນຖານະເປັນ, MLflow ສະຫນັບສະຫນູນການກໍ່ສ້າງແລະ traceability ໃນປັດຈຸບັນການເຮັດວຽກ chaotic ຂອງການກໍ່ສ້າງຮູບແບບ AI. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: ການນໍາໃຊ້ຮູບແບບ Scaling ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນເວລາທີ່ຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານໄດ້ຖືກປັບປຸງ, ມັນເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກປະສິດທິພາບທີ່ຖືກຕ້ອງໃນການຜະລິດ. ມັນ automates several key aspects: Kubernetes ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ອັດຕະໂນມັດ scaling: ຄຸນນະສົມບັດການປັບແຕ່ງໂດຍໃຊ້ການຂົນສົ່ງ, ການຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດແລະປະສິດທິພາບ. ຄວາມປອດໄພ: ການປະກັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນໄລຍະການພັດທະນາ, ການທົດສອບແລະການຜະລິດ. ຄວາມປອດໄພ: ອັດຕະໂນມັດ reboot containers ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ, ການຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພສູງ. ການນໍາໃຊ້ ທີມງານສາມາດຕິດຕັ້ງຮູບແບບຫນຶ່ງແລະສະຫນັບສະຫນູນລະບົບເພື່ອປິ່ນປົວການຂະຫຍາຍຕົວແລະການຄວບຄຸມອຸດສາຫະກໍາ, ເຊິ່ງໃຫ້ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດຕອບສະຫນັບສະຫນູນການປັບປຸງຮູບແບບຕົນເອງ. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business ວິທີການທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການທຸລະກິດ ຈາກ perspektive ທຸລະກິດ, adopting MLflow ແລະ Kubernetes drive: ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ ພາສາລາວ Time-to-Market ອັດຕະໂນມັດ: ການອັດຕະໂນມັດ pipeline reduces ລະບົບການຕິດຕັ້ງ. ການປະຕິບັດຄວາມປອດໄພ: Kubernetes ສະຫນັບສະຫນູນຄວາມປອດໄພທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ການປັບປຸງຄວາມປອດໄພ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະສິດທິພາບ: Auto-scaling optimizes ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອຸດສາຫະກໍາ. Innovation continuous: ການທົດສອບຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະ iteration ຂອງ pipelines CI / CD. Conclusion: Driving AI at Scale ຄວາມຄິດເຫັນທີ່: Driving AI at Scale ໂມເລກຸນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການໃຫ້ລະຫັດໃນການຜະລິດ - ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງ ນີ້ແມ່ນລັກສະນະທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດສໍາລັບທຸລະກິດ. ແລະ ສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອທົດສອບການຄຸ້ມຄອງຮູບແບບແລະຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຊື່ອຖືໃນການຜະລິດ. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງເຕັກໂນໂລຊີກ່ຽວກັບທຸລະກິດ, ຂໍຂອບໃຈວ່າເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ລະຫວ່າງ inn ປະເພດ ovation and real-world impact ພາສາລາວ ພາສາລາວ ບົດຄວາມນີ້ໂດຍ Shashi Prakash Patel ສ້າງເປັນ Runner-up ໃນ Round 1 ຂອງ R Systems Blogbook: Chapter 1. ບົດຄວາມນີ້ໂດຍ Shashi Prakash Patel ສ້າງເປັນ Runner-up ໃນ Round 1 ຂອງ R Systems Blogbook: Chapter 1.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ຍາວເກີນໄປ; ອ່ານ

Make resilience your competitive advantage

ການນໍາໃຊ້ແບບ AI / ML ກັບ MLflow ແລະ Kubernetes: ຈາກການທົດສອບກັບການນໍາໃຊ້ Enterprise-Grade

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

10 Lessons I Learned as a First-time Tech Product Founder

API Security Testing Based on Schema: Highs and Lows

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

10 Lessons I Learned as a First-time Tech Product Founder

API Security Testing Based on Schema: Highs and Lows

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps