對企業和資料科學家來說，無論是使用 Azure 的 Machine Learning Studio、AWS 的 SageMaker，還是 GCP 的 Google AI Platform，都可能遇到成本過高的問題。若企業想在地端構建類似公有雲所提供的訓練和推論環境，更有許多技術挑戰需要克服。

本講座將利用開源技術堆疊，分享我們如何整合內部分散於各地的 NVIDIA GPU 資源，並結合 Kubernetes，構建地端訓練和推論平台的經驗。我們的目的除了成本考量之外，更在為資料科學家提供即使在地端也能有多樣選擇的解決方案，以滿足不同訓練和推論的需求，為他們帶來如同飯店訂房般的便捷體驗。