ディープラーニングモデルの展開/トレーニングにKubernetesまたはSparkを使用することの違いは何ですか？

Question

現在のTheanoモデルを効率的かつ簡単に適応させて、予測のためにスケーリングできるようにしたいと考えています。また、さまざまなパラメータのモデルを簡単に訓練する方法を探しています。

これを実行する主な方法は2つあります。最初はSparkを使用し、2つ目はDockerとKubernetesを使用することです。

私の両方の経験はかなり限られていますので、私の問題を解決する正しい方法があるのか​​どうか、それぞれのソリューションの違いは何ですか？ Kuberbetesとスパークの間に2つの事がある

Answer 1

、 KubernetsでのPaaSである、それは、 スパークがあなたのアルゴリズムを実行し、分散計算するために使用されるアプリケーションを実行するためにあなたのプラットフォームを提供していますが、クラスタ内のスパークを構築する必要があります kubernetesはこれを行うのに役立ちます

kubernetesでSparkを構築するにはどうすればいいですか？あなたは見ることができますreference

幸運！