Google、パイプライン処理で機械学習ワークフローをスケーリングする「Vertex Pipelines」を一般提供

機械学習におけるパイプラインは、一連のステップとしてカプセル化されたワークフローであり、各ステップはコンテナで、それぞれの出力は次のステップへの入力になるが、以下のような課題がある。 機械学習パイプラインを機能させるには、個々のパイプラインステップをコンテナに変換する方法が必要となる 個々のパイプラインステップをコンテナに変換するには、パイプラインを大規模に実行するためのインフラストラクチャをセットアップする必要がある 個々のパイプラインステップをコンテナに変換し、パイプライン全体の入出力アーティファクトのフローを管理するオープンソースライブラリがいくつか存在しており、Vertex PipelinesではそのうちKubeflow Pipelines（KFP）とTensorFlow Extended（TFX）をサポートしており、どちらか一方を使用してパイプラインを定義し、Vertex Pip

[misshiki]

“「Vertex Pipelines」の一般提供を、11月11日（現地時間）に開始”