kubernetes-mlops：使用Python，Docker和Kubernetes的MLOps教程

在Kubernetes上部署机器学习模型 将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的常见模式（例如，使用SciKit Learn或Keras软件包（适用于Python）训练的ML模型，它们准备提供新数据的预测）是将这些ML公开为RESTful API微服务，从容器中托管。 然后可以将它们部署到云环境中，以处理维持连续可用性所需的一切，例如，容错，自动扩展，负载平衡和滚动服务更新。 持续可用的云部署的配置详细信息特定于目标云提供商-例如，Amazon Web Services的部署过程和拓扑与Microsoft Azure的部署过程和拓扑不同，而后者与Microsoft Azure的部署过程和拓