4. 机器学习的基础设施和资源管理

第四步是了解机器学习的基础设施和资源管理工具。这包括了解如何配置和管理用于训练和部署机器学习模型的计算资源，以及如何扩展机器学习管道。基础设施和资源管理工具的示例包括：

  1. 库伯内特斯： 这个开源系统允许您自动部署、扩展和管理容器化应用程序。它对于管理机器学习工作流程特别有用，因为它允许您根据需要轻松扩展或缩小。
  2. 码头工人： 它是一个旨在让使用容器更轻松地创建、部署和运行应用程序的工具。容器允许您将应用程序及其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包全部发送出去。这使得在任何其他机器上运行应用程序变得更容易，因为它所需的一切都包含在包中。 Docker 通常与 Kubernetes 等容器编排工具结合使用来管理容器化应用程序的部署和扩展。它还通常用于开发和测试机器学习应用程序，因为它允许您创建具有特定依赖项和包的隔离环境。
  3. 亚马逊 SageMaker： 这项来自 Amazon Web Services (AWS) 的完全托管服务简化了构建、训练和部署机器学习模型的过程。它包括资源管理工具，例如选择正确硬件并根据需要自动扩展或缩小的能力。
  4. 谷歌云人工智能平台： 这个来自 Google 的基于云的平台包含用于构建、部署和管理机器学习模型的工具。它包括自动扩展和资源管理等功能，可帮助您优化机器学习工作流程。

总的来说，有许多工具可用于帮助机器学习的基础设施和资源管理，正确的选择将取决于您的具体需求和偏好。

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