各团队仍须保持一致
时间：2022-04-05 20:03:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-05 20:03:01 来源：行业动态
虽然工作流程的模块化程度更高，但各团队、各成员仍然需要保持密切的协同关系。
ISG公司的Frank表示，要保证参与容器化环境下机器学习工作负载构建与运行的每位员工都能相互理解。运维工程师虽然熟悉Kubernetes的运行需求，但往往不了解数据科学工作负载的具体特性。另一方面，数据科学家对机器学习模型的构建与部署流程也许了然于胸，但却不擅长把模型迁移进容器、或者保持模型的稳定运行。
容器化当然能够提高一致性与协作水平，但这些增益绝不会凭空而来。
Red Hat公司全球软件工程总监Sherard Griffin指出，如今这个时代高度强调结果的可重复性，所以企业可以使用容器来降低AI/ML技术的准入门槛，帮助数据科学家轻松共享并重现实验结果，同时始终遵循最新的IT与信息安全标准。
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