Abstract
內容主要將透過PAIA機器學習系統,了解學生如何透過該系統學習AI與python,並依據PAIA系統的特性,揭露我們如何使用kubernetes API配合python,重新架構與設計該系統拆分為各項微服務,來達到方便PAIA系統部署、維運、與快速更新的目標。此過程主要闡述解決四大問題: 1. python與kubernetes配合使用,建立以Infrastructure as code的系統架構。 2. 微服務化後的系統可更新單一服務,不影響其他元件運作。 3. 透過k8s configmap參數化系統設定,方便快速多(prod, stage, dev)環境部署。 4. AI模擬、訓練、與競賽的過程,都containerize化,並透過k8s特性集中logs,易於查找問題與隔離問題。
Description
Video
Location
R0
Date
Day 2 • 13:25-13:55 (GMT+8)
Language
Chinese talk w. English slides
Level
Intermediate
Category
Education