Наша миссия в Arrikto — взять принципы DevOps, широко используемые для разработки и инфраструктуры, и применить их к данным, управляемым на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. По сути, обработка данных как кода во всех измерениях: от CI/CD до управления версиями, происхождения, упаковки, дифференциального отслеживания, клонирования, ветвления, слияния, совместной работы и безопасного доступа. С Arrikto методы GitOps, которые когда-то были доступны только..

Конвейеры машинного обучения важны, потому что вы не можете обучить (и развернуть) свою модель только один раз. Автоматизация важна для каждой серийной модели. TensorFlow Extended - это комплексная платформа для реализации производственных конвейеров машинного обучения. Чтобы ваш конвейер машинного обучения работал, вам нужен оркестратор, который запускает эти конвейеры. В рамках этой статьи мы будем использовать Kubeflow в качестве оркестратора. К концу этой статьи вы увидите,..