《分布式机器学习模式》将详细介绍数十种设计和部署分布式机器学习系统的技术。你将使用各种模式解决如下问题：如何进行分布式模型训练、如何应对突发的系统故障，以及如何部署动态的模型服务。本书为每种模式都配备了实际的案例分析，以及基于 Kubernetes 实现分布式模型训练和弹性推理的完整项目。 主要内容 ● 数据摄取、分布式训练、模型服务等概念 ● 使用 Kubeflow 和 Argo 工作流在 Kubernetes 上实现 TensorFlow 的自动化部署 ● 管理和监控大规模机器学习工作负载