Автоматизация развертывания модели AI-Platforms с помощью конвейеров на GCP

Question

У меня есть несколько моделей, работающих в AI-Platforms под GCP, которые без проблем обслуживают прогнозы. Теперь я пытаюсь автоматизировать этот процесс развертывания с помощью конвейеров кубернетов, чтобы версия модели периодически обновлялась. Я попытался создать несколько конвейеров, используя доступные образцы, но они не предназначены для платформ AI. Обучением модели занимались AI-Platform Jobs со следующими параметрами:

• Python: 3.7
• Фреймворк: Tensorflow
• Версия фреймворка: 2.1
• Версия среды выполнения ML: 2.1

Обученные модели создаются пародийно и сохраняются в ведрах.
Как я могу автоматизировать этот процесс развертывания с помощью конвейеров. Если есть другой альтернативный подход к этой автоматизации, я бы тоже хотел попробовать.

Answer 1

Посмотрите это репо, которое создает конвейер на вершинном AI от данных до развертывания: https://github.com/jy2k/From-EDA-to-pipeline