Kubernetes 与 OpenShift 101:利用机器学习增强应用的入门练习

借助容器训练和部署机器学习模型

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无论是确保在所有系统上安装合适的版本,还是确保在部署时项目中的依赖项版本与云系统上的版本仍然兼容,机器学习依赖项始终是个大麻烦。但借助容器,您可以创建一个干净的虚拟环境,用于在其中设置和训练神经网络。之后,您就可以将神经网络大规模部署到完全相同的环境中。要自行尝试,可从“Hello World”机器学习应用开始这些练习。您可以构建、部署和训练神经网络,然后将其部署到本地 OpenShift 环境。

Kubernetes 与 OpenShift 101Kubernetes 与 OpenShift 101 Node-RED 的先前练习中,您已经了解了 Minishift,它是一种 Node.js Web 服务器,可以在 OpenShift 上运行 Node-RED。

本教程可帮助您理解如何在 MinishiftRed Hat® OpenShift® on IBM Cloud™ 上部署和管理机器学习应用。完成这些练习后,您将掌握如何完成以下任务:

  • 通过 MNIST 数据集 Keras+ 识别手写体数字
  • 构建神经网络
  • 部署神经网络
  • 将应用部署到 Minishift
  • 训练神经网络

在此访问 Kubernetes 与 OpenShift 101 机器学习实验。

相关资源

本文翻译自:Kubernetes with OpenShift 101: Exercises to enhance your apps with machine learning(2019-11-13)。


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ArticleTitle=Kubernetes 与 OpenShift 101:利用机器学习增强应用的入门练习
publish-date=11262019