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容器不可能解決一切潛在問題

時間：2022-04-05 20:06:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-04-05 20:06:01 來源：行業(yè)動態(tài)

如同自動化沒辦法改善天然存在缺陷的流程，容器化也不可能解決AI/ML工作負載中的那些根本問題。例如，如果機器學(xué)習模型里存在偏見/偏差，那在容器中運行也絲毫不會改善產(chǎn)出效果。

誠然，容器化有著自己的獨特優(yōu)勢，但這些優(yōu)勢絕非萬金油、不可能解決一切潛在問題。面對數(shù)據(jù)錯誤或者是偏見/偏差，容器化唯一能做的就是加快工作流中的各個環(huán)節(jié)，也僅此而已。

凱捷工程技術(shù)總監(jiān)Raghu Kishore Vempati表示，容器特別適合用來運行AI/ML工作負載，但單靠容器化沒辦法提高這類模型的效率。容器化只是提供了一種能夠提高模型訓(xùn)練與模型推理生產(chǎn)力的方法，但顯然還有其他問題需要解決。

關(guān)鍵詞：解決,容器

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