1.2. 关于本指南


本指南假定您熟悉数据科学和 ML Ops 概念。它描述了以下任务以使用 OpenShift AI:

  • 登录到 OpenShift AI 仪表板
  • 创建数据科学项目
  • 如果您在对象存储中存储了数据,请配置连接以更轻松地访问它
  • 为您的数据科学家开发工作创建一个工作台,再选择一个 IDE,如 JupyterLab 或 code-server
  • 了解在哪里获取有关后续步骤的信息:

    • 开发和培训模型
    • 使用管道自动化工作流
    • 实施分布式工作负载
    • 测试您的模型
    • 部署模型
    • 监控和管理您的模型

另请参阅 OpenShift AI 教程:Fraud 检测示例。它为使用 OpenShift AI 在 JupyterLab 中开发和培训示例模型、部署模型并使用自动化管道优化模型提供了分步指导。

Red Hat logoGithubredditYoutubeTwitter

学习

尝试、购买和销售

社区

关于红帽文档

通过我们的产品和服务,以及可以信赖的内容,帮助红帽用户创新并实现他们的目标。 了解我们当前的更新.

让开源更具包容性

红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言。欲了解更多详情,请参阅红帽博客.

關於紅帽

我们提供强化的解决方案,使企业能够更轻松地跨平台和环境(从核心数据中心到网络边缘)工作。

Theme

© 2026 Red Hat
返回顶部