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# Best practice per l'esecuzione dei AI/ML carichi di lavoro
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L'implementazione delle migliori pratiche per l'esecuzione AI/ML di carichi di lavoro su EKS può garantire che tali carichi di lavoro siano performanti, convenienti, resilienti e dotati di risorse adeguate. Le best practice sono suddivise nelle seguenti sezioni generali: elaborazione, rete, archiviazione, osservabilità e prestazioni.

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Questa guida viene pubblicata GitHub per raccogliere feedback e suggerimenti diretti dalla comunità più ampia EKS/Kubernetes . Se hai una best practice che ritieni debba essere inclusa nella guida, segnala un problema o invia un PR nell' GitHub archivio. 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.