【MLOps】docker/mlflowを使った競馬AI開発環境構築（2021年版） - Qiita

どうしてこの記事を書こうと思ったのか 自分専用のAI開発環境が欲しい！ きっと誰もが思うことでしょう。かくいう私も競馬AIを開発したいというモチベーションのもと、AI開発環境の構築で試行錯誤を繰り返しました。そしてこの度納得のいく環境を構築できたので備忘も含めて構築手順を残そうと思います。 今回はDockerとmlflowが主な技術要素なんですが、その理由はクラウドを意識したからです。もともとクラウドに構築したかったけど課金されるのは嫌だな→Dockerならクラウド移行が簡単だ、という思いからDockerを採用することにしました。そして、機械学習開発の課題の「実験結果の管理」と「学習済みモデルの管理」を解決するために、mlflowの導入を決めました。この環境を構想から構築するまでに3ヶ月ほど費やしたので、きっと同じ環境を作りたい人がいるだろうなと思い、この記事を執筆することにしました。 ※