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云原生机器学习落地难？灵雀云助力企业快速应用 MLOps
灵雀云企业级MLOps解决方案帮助企业从开发运维全流程降本增效，快速实现云原生时代的MLOps。 作为 AI 时代的 DevOps，MLOps 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程，为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 KubernetesMXNet结合kubeflow进行分布式训练
云平台容器团队 360云计算女主宣言MXnet是灵活且高效的深度学习库，它可以以数据并行的方式进行单机和多机的多卡训练，本文在介绍上述两种训练方式的同时，也会介绍MXNet结合kubeflow进行分布式训练的方法.PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“360云计算”，点关注哦！MXNet以数据并行MXNet结合kubeflow进行分布式训练
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Kubeflow 是一个 Google 主导的 Kubernetes 与机器学习工作流集成框架，帮助机器学习任务更好的运行在云环境中，进行分布式的处理，扩展到大量的机器，可以移植到不同平台，观察模型的运行效果等等。 Kubeflow 可以做的事情包括： data preparationmodel trainingprediction servingservKubeflow连接云计算与机器学习
Kubeflow技术入门介绍 前言 Kubeflow横空出世：Kubeflow的安装部署：Ddocker的安装：Kubernetes集群部署工具：Kubeflow安装：kubeflow的其它组件的下载安装 Kubeflow的相关组件介绍：OperatorKubeflow PipelinesMedadataKFServingKatibFairingKubebench Kubeflow运行实例：Pipelines的