容器

首页 标签 容器
# 容器 #
关注
91104内容
容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD):自动化模型更新与部署
在前几篇文章中,我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求,需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD)。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程,提高模型更新速度和质量,降低部署风险,增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线,自动化模型开发和部署,确保环境一致性并提升整体效率。
容器化AI模型的安全防护实战:代码示例与最佳实践
本文基于前文探讨的容器化AI模型安全威胁,通过代码示例展示如何在实际项目中实现多层次的安全防护措施。以一个基于TensorFlow的图像分类模型为例,介绍了输入验证、模型加密、API认证和日志记录的具体实现方法,并结合最佳实践,如使用安全容器镜像、限制权限、网络隔离等,帮助构建更安全的AI服务。
|
14天前
|
springboot事务-失效的情况
本文总结了常见的事务失效情况及解决方法,主要包括: 1. **事务注解失效**:`@Transaction`必须作用于`public`方法,且需被Spring容器管理。 2. **数据库引擎问题**:MyISAM不支持事务,应使用InnoDB。 3. **异常处理不当**:异常被捕获未抛出或不在默认捕获范围内。 4. **传播行为设置**:如设置为`Propagation.NOT_SUPPORTED`或`Propagation.REQUIRES_NEW`可能导致事务失效。 5. **类内方法调用**:同一类中方法调用导致事务失效,需通过代理类或其他方式解决。
|
14天前
|
milvus单节点安装教程
本文介绍了Milvus的安装与鉴权配置步骤。首先通过下载并执行.sh文件完成安装,命令为`wget`下载脚本和`bash standalone_embed.sh start`启动服务。若需开启鉴权,建议修改外部配置文件`user.yaml`中的`authorizationEnabled`选项为`true`,重启容器后,默认用户名密码为root/Milvus。此外,提供了Python验证连接的方法及修改密码的示例。参考资料包括官方文档和视频教程。
PySpur:零代码构建AI工作流!开源可视化拖拽平台,支持多模态与RAG技术
PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器,支持拖拽式界面,帮助用户快速构建、测试和迭代 AI 工作流,无需编写复杂代码。它支持多模态数据处理、RAG 技术、文件上传、结构化输出等功能,适合非技术背景的用户和开发者快速上手。
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模型的监控与治理:确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中,我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而,将模型部署到生产环境只是第一步,更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此,必须关注容器化AI模型的监控与治理。 监控和治理至关重要,因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标,而遵循模型治理最佳实践(如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全)则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之,容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
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。
容器化浪潮下的AI赋能:智能化运维与创新应用
近年来,容器技术以其轻量、高效、可移植的特性成为云原生时代的基石,推动应用开发和部署方式革新。随着容器化应用规模扩大,传统运维手段逐渐力不从心。AI技术的引入为容器化生态带来新活力,实现智能监控、自动化故障诊断与修复及智能资源调度,提升运维效率和可靠性。同时,AI驱动容器化创新应用,如模型训练、边缘计算和Serverless AI服务,带来更多可能性。未来,AI与容器技术的融合将更加紧密,推动更智能、高效的运维平台和丰富的创新应用场景,助力数字化转型。
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。
免费试用