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我正在尋找一種高效和簡單的方法來適應我目前的Theano模型，因此可以進行預測縮放。我還在尋找一種輕鬆培訓大量不同參數模型的方法。使用Kubernetes或Spark進行深度學習模型部署/培訓有什麼區別？
似乎有兩種主要的方式來做到這一點。第一個是使用Spark，第二個是使用Docker和Kubernetes。
我對兩者的經驗相當有限，所以我不知道是否有正確的方法來解決我的問題，以及每種解決方案之間的差異。
A
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也就是說Kuberbetes和火花之間的兩個東西， Kubernets是PaaS的，它爲您提供了平臺運行應用程序， 星火用來運行你的算法和計算分佈的，但你需要在集羣打造星火 所以kubernetes可以幫助你做這件事
如何用kubernetes構建Spark？你可以看到reference
祝你好運！
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