Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Building Cross-Cloud ML Pipelines with Kubeflow with Spark & Tensorflow - Holden Karau или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Join us for Kubernetes Forums Seoul, Sydney, Bengaluru and Delhi - learn more at kubecon.io Don't miss KubeCon + CloudNativeCon 2020 events in Amsterdam March 30 - April 2, Shanghai July 28-30 and Boston November 17-20! Learn more at kubecon.io. The conference features presentations from developers and end users of Kubernetes, Prometheus, Envoy, and all of the other CNCF-hosted projects Building Cross-Cloud ML Pipelines with Kubeflow with Spark & Tensorflow - Holden Karau, Google & Trevor Grant, IBM Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence has exploded in popularity in the last five years, but the nagging question remains, “How to put models into production?” In this talk, we present KubeFlow- an open source project aims to answer this. This talk will examine how the intricacies involved in taking your pipeline and running it between clouds, mixing data from multiple sources, and building multi-component pipelines. We’ll examine how to tie together multiple tools to prepare your data and train the final model, as well as how to create a serving system to match. The audience will learn how to use kubernetes as a replacement for YARN simplifying your big data stack and empowering your data scientists to self-serve libraries and avoid being responsible for maintaining 20 different incompatible conda environments. https://sched.co/MPaZ