У нас вы можете посмотреть бесплатно Deploy ML Model with KServe to Production | MLOps 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
In this video, I walk you through the full process of deploying a machine learning model to production using KServe on Kubernetes. From setting up Jenkins to building an automated CI/CD pipeline, you'll learn how to streamline your model deployment workflow for real-world inference at scale. 🔧 What You’ll Learn: How to set up a Jenkins pipeline for ML model deployment Building and deploying an inference service with KServe Integrating Jenkins with Kubernetes for automated deployment Best practices for production-grade ML model serving 📦 Whether you're an MLOps engineer, a data scientist looking to productionize your models, or just exploring ML deployment, this video has something for you. 📌 Tools & Technologies Used: Jenkins KServe MLflow Kubernetes (K8s) Github #KServe | #MLOps | #Jenkins | #Kubernetes | #CI/CD | #MachineLearning