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一寸宕机一寸血,十万容器十万兵|Win10/Mac系统下基于Kubernetes(k8s)搭建Gunicorn+Flask高可用Web集群

2021年,君不言容器技术则已,欲言容器则必称Docker,毫无疑问,它是当今最流行的容器技术之一,但是当我们面对海量的镜像与容器时,怎样快速精准的对海量容器进行管理和编排就又成了新的课题,此时,由Google开源的Kubernetes(读音[kubə'netis],业界也有称其k8s的,但k8s其实就是文盲版的Kubernetes,只是因为k和s之间有8个字母)就应时而生了,它是一个开源的用于多个主机虚拟成一个云平台后进行容器资源管理和应用编排引擎,致力于让部署容器化应用简单并且高效,提供了应用的全生命周期管理,如应用部署,规划,更新,维护等机制。本次我们尝试在Win10/Mac系统下,利用Kubernetes部署Gunicorn+Flask高可用Web集群项目。

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。

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机器学习工程师31门课程(视频):从新手到专业

机器学习不仅仅是模型 产生这个问题的原因就是所有人都以为机器学习的模型就是机器学习本身,以为对那些个算法理解了就是机器学习的大牛了,但实际上完全不是这样的。 模型是谁在玩呢?模型是科学家发明出来的, 是各个大公司的各个科学家,研究员发明出来的,这个发明出来是会出论文的,是他们用来虐我们的智商的,一般情况下,你发明不了模型吧(如果可以,可以不要往下看了,你可以走学术那条路)?你修改不了模型吧? 所以说,学会了模型,只是刚刚刚刚入门,甚至还算不上入门吧 那各个公司的那么多算法工程师在干嘛呢?我们以一个搜索排序

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RedHat正在收购集装箱安全公司StackRox

RedHat今天宣布将收购容器安全初创公司StackRox。这两家公司没有分享购买价。 近年来,RedHat也许以其企业Linux产品而闻名。近年来,它已经向云迁移。 IBM在2018年以340亿美元的高价收购了该公司,并一直在利用该收购作为首席执行官Arvind Krishna领导下的混合云战略转变的一部分。 此次收购非常适合其容器平台RedHat OpenShift,但该公司表示将继续支持在其他平台(包括AWS,Azure和Google Cloud Platform)上使用StackRox。这种方法与IBM支持多云,混合环境的策略一致。 实际上,Red Hat总裁兼首席执行官Paul Cormier认为两家公司合作良好。他在一份声明中说:“红帽在OpenShift的分层安全方法中增加了StackRox的Kubernetes本地功能,进一步推动了我们的使命,即在跨IT足迹的开放式混合云中为每个组织带来产品就绪的开放式创新。”

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