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微博在线机器学习平台的K8S实践(25页).pdf

上传人: 云闲 编号:84418 2021-01-01 25页 2.85MB

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微博在线机器学习平台采用Kubernetes实践,提升平台性能和效率。平台包含一站式服务,加快业务开发速度,缩减业务迭代周期,用户无需关注底层工程细节和资源分配,专注于算法和效果调优。微博AI业务涉及多媒体内容理解、CTR任务、用户兴趣挖掘等,平台支持多种深度学习框架,如weilearn和arena。在线学习工作流实现实时化,特征实时化,模型实时化,支持实时训练和实时参数更新。Kubernetes在微博机器学习平台中的应用,提供了统一可靠灵活的任务管理机制,实现分布式深度学习训练,分布式服务,异构混合调度,提高资源利用率,服务保障高可用,持续模型部署,快速模型服务部署。
"微博AI业务如何引领行业潮流?" "Kubernetes如何提升微博机器学习效率?" "微博在线学习平台如何实现实时化、深度化?"
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