容器化机器学习流水线：构建可复用的AI工作流
本文介绍了如何构建容器化的机器学习流水线，以提高AI模型开发和部署的效率与可重复性。首先，我们探讨了机器学习流水线的概念及其优势，包括自动化任务、确保一致性、简化协作和实现CI/CD。接着，详细说明了使用Kubeflow Pipelines在Kubernetes上构建流水线的步骤，涵盖安装、定义流水线、构建组件镜像及上传运行。容器化流水线不仅提升了环境一致性和可移植性，还通过资源隔离和扩展性支持更大规模的数据处理。
容器化AI模型部署实战：从训练到推理
在上一篇中，我们探讨了AI技术如何赋能容器化生态。本篇聚焦于AI模型的容器化部署，通过图像分类任务实例，详细介绍了从模型训练到推理服务的完整流程。使用PyTorch训练CNN模型，Docker打包镜像，并借助Kubernetes进行编排和部署，最终通过FastAPI提供推理服务。容器化技术极大提升了AI模型部署的便利性和管理效率，未来将成为主流趋势。
基于阿里云Serverless Kubernetes（ASK）的无服务器架构设计与实践
无服务器架构（Serverless Architecture）在云原生技术中备受关注，开发者只需专注于业务逻辑，无需管理服务器。阿里云Serverless Kubernetes（ASK）是基于Kubernetes的托管服务，提供极致弹性和按需付费能力。本文深入探讨如何使用ASK设计和实现无服务器架构，涵盖事件驱动、自动扩展、无状态设计、监控与日志及成本优化等方面，并通过图片处理服务案例展示具体实践，帮助构建高效可靠的无服务器应用。
基于阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）的微服务架构设计与实践
本文介绍了如何基于阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）设计和实现微服务架构。首先概述了微服务架构的优势与挑战，如模块化、可扩展性及技术多样性。接着详细描述了ACK的核心功能，包括集群管理、应用管理、网络与安全、监控与日志等。在设计基于ACK的微服务架构时，需考虑服务拆分、通信、发现与负载均衡、配置管理、监控与日志以及CI/CD等方面。通过一个电商应用案例，展示了用户服务、商品服务、订单服务和支付服务的具体部署步骤。最后总结了ACK为微服务架构提供的强大支持，帮助应对各种挑战，构建高效可靠的云原生应用。