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第 12 屆 iThome 鐵人賽
DAY 1
0
DevOps

30 Days of MLOps系列 第 1 篇

序 - 30 Days of MLOps

12th鐵人賽 mlops
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最近因為工作的關係，看了許多 MLOps 的影片，身為一個工程師，終極目標就是要把它建構起來，但是畢竟我是後端工程師，對於 AI 的部分我只能算是初學者等級，這個系列會是一邊做一邊學的階段，記錄我在處理這個任務的過程中的心得跟筆記。

大綱

  • 序
  • 什麼是 MLOps？
  • Machine Learning 生命週期
  • 透過 apt-get 來建置 TensorFlow ModelServer 環境
  • 透過 Docker 來建置 TensorFlow ModelServer 環境
  • 客製化 Docker 容器
  • 用 TensorFlow Serving 部署 Model
  • 測試 Model
  • 呼叫 Model 並取得預測結果
  • 在 TensorFlow Serving 上怎麼做到 model 版本管理
  • 怎麼做到 CI/CD
  • 可擴充性的 MLOPS 架構
  • Kubeflow
  • Monitoring
  • with Cloud Platform

下一篇
什麼是 MLOps？ - 30 Days of MLOps
系列文
30 Days of MLOps 共 23 篇
  1. 19
    A/B Testing
  2. 20
    experimental 函式
  3. 21
    Cloud ML Platform
  4. 22
    Kubeflow
  5. 23
    Google AI Hub
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