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Amazon EKS 上 MLOps 的架构模式 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013044 2025-12-21 29页 695.22KB

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根据报告的内容,全文主要围绕在Amazon EKS上实施MLOps(机器学习运维)的架构模式展开。以下是关键点: 1. **MLOps概述**:MLOps结合了机器学习和DevOps实践,实现机器学习模型的持续集成、持续交付和自动化部署。 2. **Amazon EKS的优势**:Kubernetes在Amazon EKS上简化了模型的扩展、部署和测试。 3. **MLOps选项**:AWS提供全托管和开源的MLOps解决方案,适用于不同规模的企业。 4. **EKS组件**:包括模型开发/训练、特征存储、模型实验、模型框架、模型部署/服务、模型注册等。 5. **模型部署流程**:包括计算资源分配、模型下载、模型运行、业务应用部署等步骤。 6. **优化考虑**:包括计算优化、存储优化、网络优化、数据加载、分布式推理等。 7. **性能评估**:关注首次Token处理时间和每Token成本等指标。 8. **其他相关会议和资源**:提供了一系列相关会议和资源链接,包括最佳实践指南、蓝图、工作坊和认证。
"MLOps在EKS上的优势" "EKS加速AI模型部署" "AWS EKS的MLOps最佳实践"
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