解决方案
使用 Google Cloud 和 GKE（Google Kubernetes Engine）来动态弹性扩展和调度用户的各类机器学习工作负载 ``。
效果指标
模型创建时间
缩短高达4倍
云端基建支出
节省最高达80%
VESSL AI 作为一个 MLOps 平台，需要一个能高度优化云支出并加速用户创建机器学习模型过程的基础设施 ``。
使用 Google Cloud 和 GKE（Google Kubernetes Engine）来动态弹性扩展和调度用户的各类机器学习工作负载 ``。
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