Kubernetes-MLOps教程：利用Python、Docker和Kubernetes

简介：
本教程旨在教授如何使用Python、Docker及Kubernetes构建高效MLOps流程，适合机器学习工程师深入理解自动化模型部署与管理。 在Kubernetes上部署机器学习模型是一种常见的做法，用于将训练好的ML模型（例如使用Python的SciKit Learn或Keras软件包创建的模型）发布到生产环境中，并准备提供新数据的预测服务。通常，这些模型会被封装成RESTful API微服务并从容器中托管。随后可以将其部署在云平台上以确保持续可用性，包括容错、自动扩展、负载均衡和滚动更新等特性。 具体配置细节会根据所选的目标云提供商而有所不同。例如，在Amazon Web Services上的部署流程与拓扑结构可能不同于Microsoft Azure的相应设置，后者又与其他平台有所区别。