Preparação de modelos de Machine Learning com o AKS

A preparação de modelos com conjuntos e dados grandes é uma tarefa complexa e com muitos recursos. Utilize ferramentas familiares, como o TensorFlow e o Kubeflow, para simplificar a preparação de modelos de Machine Learning. Os seus modelos de ML serão executados em clusters do AKS apoiados por VMs ativadas para GPU.

AKS를 사용한 Machine Learning 모델 교육AKS를 사용한 Machine Learning 모델 교육123456

Crie um pacote do modelo de ML num contentor e publique no ACR

O Armazenamento de Blobs do Azure aloja os conjuntos de dados de preparação e o modelo preparado

Utilize o Kubeflow para implementar a tarefa de preparação no AKS; a tarefa de preparação distribuída para o AKS inclui servidores de Parâmetros e nós de Trabalho

Sirva o modelo de produção com o Kubeflow, promovendo um ambiente consistente para teste, controlo e produção

O AKS suporta VMs com GPU ativada

O programador pode criar funcionalidades ao consultar o modelo em execução no cluster AKS

  1. 1 Crie um pacote do modelo de ML num contentor e publique no ACR
  2. 2 O Armazenamento de Blobs do Azure aloja os conjuntos de dados de preparação e o modelo preparado
  3. 3 Utilize o Kubeflow para implementar a tarefa de preparação no AKS; a tarefa de preparação distribuída para o AKS inclui servidores de Parâmetros e nós de Trabalho
  1. 4 Sirva o modelo de produção com o Kubeflow, promovendo um ambiente consistente para teste, controlo e produção
  2. 5 O AKS suporta VMs com GPU ativada
  3. 6 O programador pode criar funcionalidades ao consultar o modelo em execução no cluster AKS