云原生机器学习平台利用容器技术和编排工具，为机器学习应用提供了强大的基础设施和资源管理功能。那么，云原生机器学习软件怎么用呢?下面，AI部落小编为您整理。

一、环境准备

在使用云原生机器学习软件之前，首先需要预置实验环境。预置实验环境是指在系统上为用户准备当前实验所需资源(云服务)或网络环境的前置操作。预置环境成功后，用户需要登录到云服务器。登录成功后，需要按照系统要求进行配置。

二、容器技术基础

云原生应用通常以容器的形式进行部署和管理。容器技术使用Linux系统内核的namespace技术隔离进程，并使用cgroup技术实现进程的资源限制。容器镜像的分发技术使得应用和运行环境可以打包部署和分发，大大方便了应用的部署。

三、容器编排

Kubernetes(K8S)是谷歌开源的容器集群管理系统，它提供了基于容器的应用部署、维护和滚动升级，以及负载均衡、服务发现、跨机器和跨地区的集群调度、自动伸缩等功能。

四、云原生机器学习平台

Cube-Studio是一个开源的云原生机器学习平台，具备一站式工程化、分布式加速、推理闭环和边缘计算等核心能力。

总之，云原生机器学习软件通过容器技术和编排工具，为机器学习应用提供了强大的基础设施和资源管理功能。用户需要掌握Docker和Kubernetes的基本操作。通过这些步骤，用户可以高效地创建、训练和部署机器学习模型，提升数据驱动业务的核心竞争力。

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