SKIL/工作流程/概述

概述 SKIL減少了實驗數據科學建模、關鍵測試和產品決策以及可擴展部署工程之間的衝突。它彌合了Python生態系統與DevOps、IT和數據工程師部署體系結構之間的鴻溝。   從開始到結束 使用skil的團隊可以期望對以下工作流程提供支持： 模型與數據配置 DNN 訓練 數據和結果的協作用戶界面 實驗和模型的版本化 可擴展的微服務部署架構 模型服務API 管理 UI 與Hadoop和Spark集成

>>阅读原文<<