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English(EN) Day 11 of MLOps: Deploy Machine Learning Models on Kubernetes Using KServe

KServe 简化了在 Kubernetes 上部署 ML 模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

本文介绍了如何使用 KServe 在 Kubernetes 上部署机器学习模型。KServe 通过抽象手动管理多个 Kubernetes 资源（如 Deployments 和 Ingresses）的需求，简化了该过程。相反，用户定义一个 InferenceService，KServe 会自动处理模型加载、网络和自动伸缩，使生产级模型服务更易于管理。 AI

影响 简化了机器学习模型在生产环境中的操作化。

排序理由 文章描述了一个用于在 Kubernetes 上部署 ML 模型的工具 (KServe)。

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报道来源 [2]

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    MLOps 第11天：使用 KServe 在 Kubernetes 上部署机器学习模型

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