Seldon.ioはKubernetesに機械学習のための新しいオープンソースプラットフォームをリリース

出典：ATYUN AIプラットフォーム 

機械学習は、多くの課題と展開が、新しいセルドンコアはKubernetes機械学習モデルの展開のための新しいオープンソースプラットフォームを支援することを目指しています。

自動展開、管理、および容器（コンテナ）のオープンソース・アプリケーションの拡張用Kubernetes（一般に呼ばK8S）。提供するように設計されて、「自動的にアプリケーションコンテナを実行するために、規模やプラットフォームを展開するクロスホストクラスタを。」それはそうでドッカーとを含むコンテナツールの範囲を、サポートしています。

Seldon.ioは、プラットフォームは規模データサイエンスチームの管理と運用モデルを可能にする、新しいオープンソースプラットフォーム-Seldonコアを発表しました。セルドンコアは、現実的な問題を解決するための生産モデルに入れて会社を支援し、投資のリターンを最大化する、任意の機械学習プログラムを解決するために、最後のステップに焦点を当てました。

伝統的なインフラストラクチャ・スタック（スタック）とDevOpsチームのプロセスは、機械学習にうまく変換できない、と自分自身を構築したり、大きなコストで独自のサービスを利用する企業を強制的にこの分野でオープンソースの技術革新が限定されています。必要なスキルを持って、学際的なデータエンジニアは非常にまれです。データ科学者の非効率性は、サービス品質とパフォーマンスに関連する課題に入れて、これらの課題は、彼らがより良いモデルを構築するために値を追加することができ、そこから彼らの注意をそらすます。

データ科学者は、より良いモデルを作成することに焦点を当て、チームがより効果的に、彼らが展開を管理するために理解してツールを使用することができますDevOpsチーム。

プラットフォームの機能が含まれます：

• 科学者たちは、構築された任意の機械学習ツールキットやプログラミング言語を使用してデータモデルを展開することができます。セルドンコア計画は、当初Tensorflow、scikitlearn、スパークおよびH20を含むPythonベースのツール/言語をサポート。
• デプロイ時に、RESTとgRPC経由で自動的ビジネスアプリケーションやサービスのニーズを予測するために、機械学習モデルを統合します。
• フルライフサイクル管理の処理モデルの展開、実行時のマップの更新、スケーリング、モニタリングやセキュリティなど、ダウンタイムなし、。

インストール

公式バージョン：https://storage.googleapis.com/seldon-charts

インストールセルドンコア：

helm install seldon-core --name seldon-core --repo https://storage.googleapis.com/seldon-charts

オプションのコンポーネントをインストールするには、機械学習の展開の動作を監視するために、組み込みのダッシュボードを使用することを含むプロメテウスとGrafanaの分析が含まれています。

helm install seldon-core --name seldon-core \
 --set grafana_prom_admin_password=password \
 --set persistence.enabled=false \
 --repo https://storage.googleapis.com/seldon-charts

導入ガイド

より多くの詳細に関しては：https://github.com/SeldonIO/seldon-core

これはATYUN切り替え人工知能メディアプラットフォームを、元のリンク：Seldon.ioはKubernetesに機械学習のための新しいオープンソースプラットフォームをリリース

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