「我們也要有 AI 平台」——這系列寫給這個處境的人。
KServe、Kubeflow、TrustyAI 各有一頁文件,卻沒有一頁講它們彼此的關係。這 30 天補那一頁:在 OpenShift 上用 Open Data Hub 3.5 把落地評估走完一遍——裝機、儲存、pipeline、模型上線與回滾,收在治理:上線前該有哪些門、驗收清單怎麼寫。
這不是 ML 教學,只講工具怎麼用、怎麼壞、怎麼確認它真在做事。
Day 11:ServingRuntime——內建的十四種模型伺服器 這是《OpenShift AI 入門 30 天》系列的第 11 篇。 這是什麼、解決什...
Day 12:Model Registry——模型的戶口名簿 這是《OpenShift AI 入門 30 天》系列的第 12 篇。 這是什麼、解決什麼問題...
Day 13:資源怎麼分出去——Hardware Profile 寫規則,誰來執行? 這是《OpenShift AI 入門 30 天》系列的第 13 篇。...
這是什麼、解決什麼問題 Day 6 到 Day 13,我們一天認識一個工具。但工具會不會用,跟能不能把它們接起來,是兩件事。 今天走一次完整的路:一份資料進去,...
Day 15:在平台上真的訓練一顆模型 這是《OpenShift AI 入門 30 天》系列的第 15 篇。 這是什麼、解決什麼問題 平台裝起來了,不代表訓...
這是什麼、解決什麼問題 血緣(lineage)= 這個東西是從哪些東西產生的。 聽起來抽象,但它會以很具體的形式找上你: 資料被發現有問題,哪些模型受影響?...
這是什麼、解決什麼問題 模型上線之後,你需要知道兩件事:它還活著嗎、它有沒有在變差。 第一件跟任何 API 一樣——延遲、錯誤率、吞吐。第二件是模型服務特有的:...
Day 18:換版——不重 build image 換一個模型 這是《OpenShift AI 入門 30 天》系列的第 18 篇。 這是什麼、解決什麼問題...
這是什麼、解決什麼問題 模型會換,而且比程式碼換得頻繁。 如果換一個權重檔要走完整套「重 build image → 推 registry → 掃描 → 部署」...
這是什麼、解決什麼問題 你照著 Day 4 裝好了平台,然後在公司環境重做一次——卡在第一步。 ImagePullBackOff。因為 quay.io 連不到。...