Training von Machine Learning-Modellen mit AKS

Das Training von Modellen mit großen Datasets ist eine komplexe und ressourcenintensive Aufgabe. Verwenden Sie vertraute Tools wie TensorFlow oder Kubeflow, um das Training von Machine Learning-Modellen zu vereinfachen. Ihre ML-Modelle werden in AKS-Clustern ausgeführt, die mithilfe von GPU-fähigen VMs betrieben werden.

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Packen eines Machine Learning-Modells in einen Container und Veröffentlichen in AKS

Azure Blob Storage hostet Trainingdatasets und trainierte Modelle

Verwenden Sie Kubeflow, um Trainingsaufgaben in AKS bereitzustellen. Die verteilte Trainingsaufgabe enthält Parameterserver und Workerknoten.

Stellen Sie ein Produktionsmodell mit Kubeflow bereit, und gewährleisten Sie so eine konsistente Umgebung beim Testen, Steuern und in der Produktion.

AKS unterstützt GPU-fähige VMs

Entwickler können Features erstellen, die das Modell abfragen, das in einem AKS-Cluster ausgeführt wird.

  1. 1 Packen eines Machine Learning-Modells in einen Container und Veröffentlichen in AKS
  2. 2 Azure Blob Storage hostet Trainingdatasets und trainierte Modelle
  3. 3 Verwenden Sie Kubeflow, um Trainingsaufgaben in AKS bereitzustellen. Die verteilte Trainingsaufgabe enthält Parameterserver und Workerknoten.
  1. 4 Stellen Sie ein Produktionsmodell mit Kubeflow bereit, und gewährleisten Sie so eine konsistente Umgebung beim Testen, Steuern und in der Produktion.
  2. 5 AKS unterstützt GPU-fähige VMs
  3. 6 Entwickler können Features erstellen, die das Modell abfragen, das in einem AKS-Cluster ausgeführt wird.