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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了人工智能领域中机器学习的一些基础知识等内容，而今天我们就再来说说机器学习平台架构包含哪些内容。
在容器化、云化的潮流中，Kubernetes基本上是必选的基础设施，它提供灵活易用的基础设施和应用管理能力，同时扩展性非常好。它可以用于部署平台本身。
调度一些批处理任务(这里主要指离线任务，如数据处理、模型训练。适用的技术为：Sparkonkubernetes/KubernetesJob)，
部署常驻服务(一般指的是RESTful/gRPC等为基础的服务，如启动的Notebook、模型发布后的模型推理服务。适用的技术为KubernetesDeployment/KubernetesStatefulset/Service等)。
机器学习的主要场景下，数据量都是非常大的，所以Hadoop这一套也是必不可少的，其中包含基础的Hadoop(HDFS/HIVE/HBase/Yarn)以及上层计算框架Spark等。大数据技术体系主要用于数据存储和分布式数据处理、训练的业务。
后就是一些机器学习框架，Spark系的(SparkMLlib/Angel)，Python系的(Tensorflow/Pytorch)。主要用途就是模型训练和模型发布(Serving)的业务。
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