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Amazon SageMakerとAzure MLにおける機械学習モデルのサービング技術比較: AWS/Azureが提供するコンテナイメージを利用する場合 - Qiita
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Amazon SageMakerとAzure MLにおける機械学習モデルのサービング技術比較: AWS/Azureが提供するコンテナイメージを利用する場合 - Qiita
Amazon SageMakerとAzure MLにおける機械学習モデルのサービング技術比較: AWS/Azureが提供するコンテナ... Amazon SageMakerとAzure MLにおける機械学習モデルのサービング技術比較: AWS/Azureが提供するコンテナイメージを利用する場合PythonAWSAzure機械学習QiitaAzure 初版: 2021年6月7日 著者: 橋本恭佑、柿田将幸, 株式会社 日立製作所 はじめに 本投稿では、学習済みの機械学習モデルをAWS/Azureが提供するコンテナイメージを用いてサービングする方法を紹介します。 Amazon SageMakerとAzure Machine Learning (Azure ML)で実際にサービングを試して分かった比較結果を解説します。 今回の検証では、AWS/Azureが提供するコンテナイメージをコンテナ基盤にデプロイするときに、必要なライブラリの追加またはバージョン変更を行い、作成済みの前処理・モデル・後処理を追加する方法(下記表1の赤枠部分)を
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