A Day in the Life of a Data Scientist Conquer Machine Learning Lifecycle on Kubernetesdeployment of training jobs • TFJob – custom resource to handle drivers and config • Tensorflow, PyTorch, MXNet, Chainer, and more • JupyterHub to create and manage interactive Jupyter notebooks • Model0 码力 | 21 页 | 68.69 MB | 1 年前3- Kubernetes for Edge Computing across
Inter-Continental Haier Production SitesOpenTSDB • Prometheus • ES 数据展现方式: • 自开发页面 • Kibana 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 Clever 提交多框架（TensorFlow、PyTorch 、MxNet等）的模型训练作业，支 持分布式和 GPU 加速，以及训练过 程的可视化。 模型训练 模型版本管理，模型推理服务的部署 、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。0 码力 | 33 页 | 4.41 MB | 1 年前3
- 腾讯基于 Kubernetes 的企业级容器云实践-罗韩梅me (seconds) Difference (%) Tensorflow 47.82 47.88 0.13 Caffe 22.47 22.50 0.15 PyTorch 69.33 69.64 0.44 CNTK 7.39 7.41 0.27 Number of vGPUs 1 2 3 4 5 resource per vGPU 1 0.50 码力 | 28 页 | 3.92 MB | 1 年前3
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