SKIL/工作流程/概述

概述 SKIL减少了实验数据科学建模、关键测试和产品决策以及可扩展部署工程之间的冲突。它弥合了Python生态系统与DevOps、IT和数据工程师部署体系结构之间的鸿沟。   从开始到结束 使用skil的团队可以期望对以下工作流程提供支持： 模型与数据配置 DNN 训练 数据和结果的协作用户界面 实验和模型的版本化 可扩展的微服务部署架构 模型服务API 管理 UI 与Hadoop和Spark集成

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