У нас вы можете посмотреть бесплатно Introduction to Distributed ML Workloads with Ray on Kubernetes - Mofi Rahman & Abdel Sghiouar или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Introduction to Distributed ML Workloads with Ray on Kubernetes - Mofi Rahman & Abdel Sghiouar, Google The rapidly evolving landscape of Machine Learning and Large Language Models demands efficient scalable ways to run distributed workloads to train, fine-tune and serve models. Ray is an Open Source framework that simplifies distributed machine learning, and Kubernetes streamlines deployment. In this introductory talk, we'll uncover how to combine Ray and Kubernetes for your ML projects. You will learn about: - Basic Ray concepts (actors, tasks) and their relevance to ML - Setting up a simple Ray cluster within Kubernetes - Running your first distributed ML training job