yq yq.aliyun.com / 2019-05-17 16:24 / by @可耐芊小仙女

利用阿里云容器服务打通TensorFlow持续训练链路

随着google开源TensorFlow的脚步越来越迅猛，机器学习已经渐渐由昔日王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。如何把机器学习的成果，迅速转化成服务大众的产品。以TensorFlow为例，一个典型的交付流程，就是TensorFlow根据输入数据进行模型训练，待训练结束和验证确定后，模型会被发布到TensorFlow Serving，就可以为大众服务了。如果能像流水线生产一辆汽车一样来实现机器学习的产品化，听起来是不是让人激动不已？

bl blog.yuanpei.me / 2024-11-02 16:40

容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考

本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用，旨在隔离代码执行环境，提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像，支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化，并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本，增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性，还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。

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无图

di www.diguage.com / 2024-11-02 16:34

本文介绍了通过 Docker 配置 OpenTelemetry 和 Jaeger，实现分布式链路追踪。详细讲解了如何使用 OpenTelemetry Agent 和 Collector 配置尾部采样策略，识别慢请求和错误。结合 Prometheus 和 Grafana，构建全面的监控和追踪系统。提供了具体的 `docker-compose.yml` 配置文件示例，适合需要全链路可观测性的分布式应用开发环境。

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无图

te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:22