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擅长的技术
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发表了文章 2022-07-27
如何玩转Kubeflow Pipelines
1. 背景近些年来，人工智能技术在自然语言处理、视觉图像和自动驾驶方面都取得不小的成就，无论是工业界还是学术界大家都在惊叹一个又一个的模型设计。但是对于真正做过算法工程落地的同学，在惊叹这些模型的同时，更多的是在忧虑如果快速且有效的将这些模型落地到业务中，并产生商业价值。正如Google 《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》中说的
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发表了文章 2022-07-18
如何玩转Kubeflow Pipelines
通过机器学习工作流，可以有效的将各个子系统串联起，每一个业务场景可以通过一个端到端的机器学习工作流来描述，同时通过工作流也可以追溯每一次模型产出或模型上线的元信息（例如数据、配置、base model等）。 在工业界，比较成熟的机器学习工作流是Google 的Vertex AI Pipeline和Amazon的Sagemaker Pipeline，大家如果感兴趣可以自行去他们的官网体验。 本文将要介绍的是开源机器学习工作流的解决方案Kubeflow Pipelines
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