Публикации по теме 'kubernetes'
Начало работы с OpenFunction: облачная платформа FaaS
5-минутная настройка OpenFunction на Minikube для запуска функций в Kubernetes
После более чем трех лет разработки Knative недавно объявил о запуске Knative 1.0 , пометив его основные компоненты (Serving, Eventing) как общедоступные. Это говорит о зрелости экосистемы бессерверных платформ Kubernetes, включая OpenFaaS, OpenWhisk, Kubeless, Fn и другие. Однако все эти платформы ориентированы исключительно на обслуживание функций, упакованных в виде контейнеров, и не предоставляют..
Как LyftLearn демократизирует распределенные вычисления с помощью Kubernetes Spark и Fugue
Введение
В предыдущем сообщении в блоге мы обсуждали инфраструктуру LyftLearn, построенную на основе Kubernetes . В этом посте мы сосредоточимся на вычислительном уровне LyftLearn и обсудим, как LyftLearn решает некоторые из основных проблем, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению Lyft.
Эффективное использование вычислительных ресурсов
Болевые точки
Всегда существует компромисс между удобством пользователя и эффективным использованием ресурсов. Когда..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..