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《分布式機器學(xué)習(xí)模式》將詳細介紹數(shù)十種設(shè)計和部署分布式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的技術(shù)。你將使用各種模式解決如下問題：如何進行分布式模型訓(xùn)練、如何應(yīng)對突發(fā)的系統(tǒng)故障，以及如何部署動態(tài)的模型服務(wù)。本書為每種模式都配備了實際的案例分析，以及基于 Kubernetes 實現(xiàn)分布式模型訓(xùn)練和彈性推理的完整項目。
主要內(nèi)容
● 數(shù)據(jù)攝取、分布式訓(xùn)練、模型服務(wù)等概念
● 使用 Kubeflow 和 Argo 工作流在 Kubernetes 上實現(xiàn) TensorFlow 的自動化部署
● 管理和監(jiān)控大規(guī)模機器學(xué)習(xí)工作負載

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