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Best practice per l'esecuzione di carichi di lavoro AI/ML
L'implementazione delle migliori pratiche durante l'esecuzione AI/ML workloads on EKS can ensure that those workloads are performant, cost-effective, resilient, and properly resourced. Best practices for AI/ML su EKS è suddivisa nelle seguenti sezioni generali: elaborazione, rete, archiviazione, osservabilità e prestazioni.
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Questa guida è stata pubblicata GitHub per raccogliere feedback e suggerimenti diretti dalla più ampia community EKS/Kubernetes. Se hai una best practice che ritieni debba essere inclusa nella guida, segnala un problema o invia un PR nell'archivio. GitHub La nostra intenzione è quella di aggiornare periodicamente la guida man mano che vengono aggiunte nuove funzionalità al servizio o quando si evolve una nuova best practice.
