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Python依赖
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告别依赖地狱：用Docker轻松部署AI推荐模型
最近业务部门催着要上线新的AI推荐模型，这本来是好事儿，说明咱们的业务在蒸蒸日上嘛！但是，每次新模型上线，都得折腾那些复杂的Python依赖环境，简直让人崩溃。有时候改来改去，甚至还会影响到现有模型的正常运行，搞得部署的兄弟们焦头烂额。 ...
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手把手教你：在Kubernetes上部署并自动扩容Flask应用
在Kubernetes上部署并自动扩容Flask应用 本文将指导你如何在Kubernetes集群中部署一个简单的Flask Web应用，并实现服务的自动扩容和负载均衡。我们将一步步地完成Dockerfile的编写，Kubernetes...
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手把手教你：Docker 容器化部署 Python Flask Web 应用
本文将引导你使用 Docker 容器化部署一个简单的 Python Flask Web 应用。我们将详细介绍如何编写 Dockerfile 和 docker-compose.yml 文件，以及如何进行镜像构建和容器编排，最终使你的...
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AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南
AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南 各位AI工程师和DevOps同僚们，大家好！今天我们来聊聊如何利用容器化技术，特别是Docker和Kubernetes，来提升AI模型部署的效率和可靠性。想...
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构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南
构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南 作为DevOps工程师，你团队的数据科学家们抱怨模型训练结果难以复现、无法有效追溯训练过程中的具体数据和参数，这无疑是机器学习项目中最常见的痛点之一。当模型迭代速度加快，生产...
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告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？
告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？ “上次训练的模型效果明明很好，现在怎么都复现不出来了？改了什么我也不知道，完全无法向产品经理解释。”这位数据科学家的抱怨，相信触动了不少在机器学习领域摸爬滚打的同仁。这种无法稳...