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Plataforma de ML para Kubernetes

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Ventajas y Desventajas

Ventajas

  • + ML pipelines en Kubernetes
  • + Escalabilidad nativa
  • + Componentes modulares
  • + Jupyter notebooks integrados
  • + Multi-framework support

Desventajas

  • - Complejidad de instalación
  • - Requiere expertise en K8s
  • - Recursos significativos
  • - Curva de aprendizaje alta

Casos de Uso

  • ML pipelines en producción
  • Training distribuido
  • Model serving escalable
  • Experimentación en K8s