https://kubernetes.io/https://www.tensorflow.org/https://jsonnet.org/https://ksonnet.io/https://www.kubeflow.org/https://www.docker.com/https://www.seldon.io/https://github.com/SeldonIO/seldon-core/blob/master/docs/reference/internal-api.mdhttps://github.com/openshift/source-to-image Containerization est l`une des meilleures façons d`automatiser toutes les opérations DevOps et un chercheur de données peut se concentrer uniquement sur l`apprentissage automatique. Données ne Século XIII, com grandes reformas no Século XV. Conférencier BIO: Alvin henrick (https://www.linkedin.com/in/alvinhenrick/) est ingénieur principal chez change Health Care. Il a un solide bagage technique dans Big Data, Spark, Hadoop, machine learning, systèmes de base de données parallèles, AWS, conteneurs, Linux, Carte/réduire, interrogation interactive, exécution de requête distribuée, planification de requêtes, etc. La bibliothèque d`e/S met toutes ses fonctions dans la table IO. La bibliothèque d`e/S offre deux modèles différents pour la manipulation de fichiers. Le modèle simple suppose une entrée courante et un fichier de sortie courant, et ses opérations d`e/S fonctionnent sur ces fichiers. Le modèle complet utilise des handles de fichiers explicites et adopte un style orienté objet qui définit toutes les opérations comme des méthodes sur les handles de fichiers. JavaScript doit être activé afin que vous utilisiez Google Maps. Cependant, il semble que JavaScript soit désactivé ou non pris en charge par votre navigateur. Pour afficher Google Maps, activez JavaScript en changeant les options de votre navigateur, puis réessayez.

Sa démo couvrira la formation et la séparation des modèles Tensorflow à grande échelle à l`aide de Kubeflow. Alvin partagera un exemple de workflow machine learning à partir d`une perspective de chercheur de données. Considerado um dos mais mà e mais BEM préservado da Fronteira. Résumé: machine learning a besoin d`une infrastructure pour prendre en charge toutes les opérations sous-jacentes nécessaires à la construction d`un modèle et la pousser à la production. Par exemple, ces opérations comprennent le service d`infrastructure, la gestion des ressources de machine, la configuration, la surveillance, etc. Pour assurer la composabilité, la portabilité et l`évolutivité d`un modèle de machine learning, un chercheur de données doit passer par la douleur supplémentaire de toutes les activités cérémonielles. Le modèle simple est pratique pour les choses simples; Nous avons utilisé tout le long du livre jusqu`à présent. Mais il ne suffit pas pour la manipulation de fichiers plus avancés, tels que la lecture de plusieurs fichiers simultanément.

Pour ces manipulations, le modèle complet est plus commode. Le discours technique couvrirait les technologies suivantes:.