與其他容器化工作負載相似的收益
時間：2022-04-05 20:03:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-05 20:03:01 來源：行業(yè)動態(tài)
Autify公司AI與ML負責人Nauman Mustafa認為，容器化技術在AI/ML工作流場景下?lián)碛腥罂傮w優(yōu)勢：
模塊化：讓工作流中的各個重要組成部分（例如模型訓練與部署）高度模塊化。這種收益在整個軟件開發(fā)領域也有鮮明體現(xiàn)，即容器化支持下的高度模塊化微服務架構。
速度：容器化還能加速開發(fā)/部署與發(fā)布周期。
人員管理：容器化還能降低跨團隊依賴性，讓團隊管理更簡單。與其他IT領域一樣，工作內容會在不同職能團隊間往來交換，而容器化有助于減少交出去就算結束的消極心態(tài)。
雖然機器學習模型與其他應用或服務有著完全不同的技術要求與考量因素，但容器化能夠帶來的好處仍然高度共通。
Red Hat公司數(shù)據(jù)科學家Audrey Reznik還提到，容器化在增強AI/ML工作負載或解決方案的可移植性與可擴展性（例如混合云環(huán)境）方面同樣功效卓著，同時有望降低運營開銷。
Reznik強調，容器使用的系統(tǒng)資源要低于裸機或者虛擬機系統(tǒng)。這又能進一步加快部署速度。我很喜歡問「你的編碼速度能有多快」，因為越早完成編碼、就能先一步使用容器部署解決方案。
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