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基於Kubeflow之機器學習效能比較系統

為了解決asus登入的問題，作者郭廷婷 這樣論述：

機器學習模型應用需求日漸增長，其開發和應用的部署，在許多方面與傳統應用程式有很大的不同。本研究使用Docker容器將包裝好的應用程序，放置在Kubeflow平台上，利用Kubeflow及單節點的Kubernetes Cluster－Minikube，將判斷輸入文句為正評或負評的logistic regression模型的三個實現方法，使用管道(pipeline)部署，在平台上比較三個方法的效能。這三個方法分別為使用numpy實現坡降法、使用pytorch實現坡降法、使用scikit-learn的預設logistic regression模型。另外，也將三個方法訓練好的模型的網頁服務部署起來，

讓使用者可以在網頁上輸入例句來測試三個模型判斷為正評或負評。在網頁應用的服務上，讓研究者發現一個範例，scikit-learn模型產出的判斷錯誤，讓研究者追查出scikit-learn的實現方式的缺點與補救辦法。這個個案說明了像Kubeflow這類的機器學習運行維護平台，對於檢查AI應用的可靠度有幫助。未來研究目標是要將這些觀念盡量自動化進行，逐步邁向可靠AI的理想。