机器学习与Kubernetes & Kubeflow

2018-09-05 13:45 稿源:用户投稿  0条评论

随着人类社会的进步发展,人们已经不满足单纯的使自己变得更聪明,进而在研究,能否让自己的劳动工具也变的智能,从而最大程度的辅助自己。让机器来学习,这种行为就是在这样背景下应运而生的。

众所周知的是,学习是智慧人类特有的行为,其目的是为了解决问题与挑战。那么,机器学习会解决什么问题呢?对的,你答对了,是在解决我们组织所面对的各种业务问题,包括经营,包括管理,甚至细致到了方方面面;而且,由于它是依托于更具有客观性的数据来给出解决建议或者执行方案的,所以机器学习给出的意见更客观,更具有参考价值。

David Aronchick曾经提到过关于机器学习的一些情形,他认为由于机器学习属于新生事物,所以,它的基础架构支持仍然比较新而且部署相对复杂,并且需要大量的自定义脚本,大量的依赖项分析,即使这样也依然需要解决很多关于兼容性的问题。

更深程度的来讲,由于组织的需求不同,适用的环境不同,机器学习栈堆通常需要部署在多个不同的位置,且为达成组织目标,需要保持每个节点的同步,这就使得使用机器学习面临更大的挑战。

那么,对于上述问题,有什么好的解决方法来让机器学习变得简单吗?

由于Kubernetes具有自动扩容,便于维护等特性,使其迅速成长为部署复杂工作负载的混合解决方案。所以,选择将机器学习部署在Kubernetes集群上,是一种聪明的选择,但是,在我们的实际操作中,依然会遇到部署复杂,指令繁冗这些问题,那又该如何处置呢?

鉴于此David Aronchick主导开发了具有很大意义的新工具—Kubeflow,它的诞生,使得在Kubernetes 上机器学习堆栈变得简单,快速、并且具有了可扩展性。

在KubeCon + CloudNativeCon 2018 中国论坛中,David Aronchick将和Fei Xue共同分享机器学习与Kubernetes & Kubeflow的应用和相关经验,敬请关注首次登陆中国的Kubernetes官方论坛:

David Aronchick : Google的产品经理,也是Kubeflow的主导者,曾在KubeCon + CloudNativeCon2017 大会上展示了Kubernetes和机器学习的协同作用,并做了精彩的论述,那么在KubeCon + CloudNativeCon 2018 中国论坛上会给我们带来哪些观点和经验分享呢?

Fei Xue:谷歌 Kubeflow 团队任职,致力于开源项目,帮助开发员和企业在所有地点开发并部署云原生机器学习。Fei Xue 拥有分布式系统的开发经验,也曾在微软研究院参与神经网络研究。

另外,在本次论坛上,还有其他企业大咖,与您面对面分享相关领域的经验。

本期则隆重推荐:

拥有斯坦福大学政治科学文科学位的Priyanka Sharma : GitLab Inc. 公司云原生协会总监。她负责的开放分布式追踪(OpenTracing)项目已经是分布式追踪的检测标准。

获得匹兹堡大学信息科学硕士学位和艺术史博士学位的Caicloud的联合创始人兼首席运营官Julia Han: 她曾担任CNCF全球大使并组织了数十个K8S在中国各个城市举行的聚会,有超过 20 万名线上和线下与会者。自 2017 年中期以来,Julia领导K8s i18n项目--K8s官方网站的中文翻译项目。她还成立并组织了中国Kubernetes最终用户大会(2017 KEUC)以及中国云原生终端用户大会(2018 CEUC),该会议曾汇集了上千名与会者和数十名企业终端用户。

那么,在哪里才能与这些大咖面对面呢?这里——上海跨国采购会展中心!

这场全球规模最大的Kubernetes技术盛会——KubeCon+CloudNativeCon2018 中国论坛即将于 2018 年 11 月13- 15 日在上海跨国采购会展中心盛大开幕!

来吧,加入这场盛会,解决你面临的挑战!还等什么呢,亲爱的小伙伴,本次论坛报名通道现已开启,百度搜索“kubecon”登陆官网即可完成注册购票哦!

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2018,上海,跨国采购会展中心,你与大咖不见不散!

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