在生产中部署ML前需要了解的事 译自:What You Should Know before Deploying ML in Production MLOps的必要性 MLOps之所以重要,有几个原因.首先,机器学习模型依赖大量数据,科学家和工程师很难持续关注这些数据以及机器学习模型中可调节的不同参数.有时候对机器学习模型的微小变更可能会导致结果大相径庭.此外还需要密切关注模型的功能.特征工程是机器学习生命周期的重要一环并极大影响了模型的准确性. 一旦进入生产,就不能像监控其他类型的软件(如we…

Git 版本控制系統(3) 還沒 push 前可以做的事 转载:http://ihower.tw/blog/archives/2622   這一集要講的是:還沒 push 前可以做的壞事,也就是 reset 跟 rebase. 相較於 SVN 這種 commit 就是送到遠端伺服器,Git 的 commit 其實東西都還是在本地端,所以只要你還沒 push 出去分享給別人,你的 commit logs 是可以修改的!! 這種功能非常的 powerful,可以讓你 undo 和 rewrite c…

持续部署:关注点在于项目功能部署到服务器后可以正常运行,为下一步测试环节或最终用户正式使用做准备.(问题点:一个环节有问题,其他环节跟着有问题) 持续集成:关注点是在于尽早发现项目整体运行问题,尽早解决.(问题点:经常性.频繁的把所有模块集成在一起进行测试,有问题尽早发现) 持续交付:关注点在于研发团队的最新代码能够尽快让最终用户体验到.(问题点:各个升级版本之间间隔时间太长,用户反馈感知迟钝,无法精确改善用户体验,用户流失严重,所以用小版本不断进行快速迭代,不断收集用户反馈信息,用最快的速度改…

一.打开.net framework及IIS管理器 win2008系统自带是有.net framework3.5的,但是默认该功能是没有开启的,需要手动开启(和win7一样).点击控制面板->程序->打开和关闭功能,此时会弹出服务器管理器(和win7小小不同).在服务器管理器功能摘要区域,选择添加功能. 在弹出来的功能列表里面,把.netframework勾选上.弹出的提示中会告诉你,需要添加一些角色,选择下面的添加必须的角色服务按钮.其中包括作为Web服务器的IIS.接着下一步 在下一步中,…

一.主机准备 1.硬件 准备5台2C/2g/50g虚拟机: Centos7.6系统 2.集群规划 使用10.4.7.0/24网络 IP 主机名 10.4.7.11 hdss7-11.host.com 10.4.7.12 hdss7-12.host.com 10.4.7.21 hdss7-21.host.com 10.4.7.22 hdss7-22.host.com 10.4.7.200 hdss7-200.host.com 10.4.7.10 21/22的虚拟VIP 二.操作系统优化 1.可以p…

在上周三下午时,客户.业务和测试人员同时反溃生产环境登录进入不了系统,我亲自测试时,第一次登录进去了,待退出后再登录时,复现了客户的问题,场景像是请求连接被拒绝了,分析后判断是spring boot的连接数使用完了,于是重启了服务,客户访问都恢复正常.虽然问题暂时解决了,但实质原因还无法确定.根据分析,判断是spring boot服务连接被拒绝,查看配置的最大连接数和最大线程数时,配置为:#最大连接数server.tomcat.max-connections=300#最大线程数server.to…

http://oneinstack.com/install/ (1)将oneinstack-full.tar.gz最新版安装文件上传至/usr/local/下 (2)解压tar xzvf oneinstack-full.tar.gz -C /usr/local/ (3)执行./install.sh文件安装oneinstack (4)顺利安装成功后,重启系统. (5)执行service --status-all查看mysql.tomcat等服务是否启动. (6)oneinstack默认安装的mys…

本篇参考:https://architect.salesforce.com/decision-guides/migrate-change https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.sfdx_dev.meta/sfdx_dev/sfdx_dev_dev2gp.htm 很偶然看到了这篇文章,一下子就被吸引住了.尽管项目中的一些部署方式有用到过,考SF认证也有很多相关的靠题,也能二二三三的讲出点不同场景以及优缺点,但总不是很全面的了解,所以基于…

在本教程中,我们将使用Flask来部署PyTorch模型,并用讲解用于模型推断的 REST API.特别是,我们将部署一个预训练的DenseNet 121模 型来检测图像. 备注: 可在GitHub上获取本文用到的完整代码 这是在生产中部署PyTorch模型的系列教程中的第一篇.到目前为止,以这种方式使用Flask是开始为PyTorch模型提供服务的最简单方法, 但不适用于具有高性能要求的用例.因此: 如果您已经熟悉TorchScript,则可以直接进入我们的Loading a TorchScr…

Kind 介绍 Kind是Kubernetes In Docker的缩写,顾名思义是使用Docker容器作为Node并将Kubernetes部署至其中的一个工具.官方文档中也把Kind作为一种本地集群搭建的工具进行推荐.默认情况下,Kind会先下载kindest/node镜像,该镜像包含kubernetes的主要组件,当镜像节点准备好时,Kind使用kubeadm进行集群的创建,内部使用containerd跑组件容器.最终,Kind只是为了方便测试kubernetes集群的,且不可用于生产环境.…