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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: 自作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: 自作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: 自作コンテナイメージを利用... 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: 自作コンテナイメージを利用する場合AWSAzure機械学習SageMakerQiitaAzure 初版: 2021年6月9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パブリッククラウド上でサービングする技術について、Amazon SageMakerおよびAzure Machine Learning (Azure ML)上で実際に試した手順を踏まえて比較した結果を解説します。 前回の投稿では、AWS/Azureが提供するコンテナイメージを利用してサービングしました。 今回の検証では、オンプレミス環境で必要なライブラリを含んだコンテナイメージを作成し、デプロイするときに、前処理・モデル・後処理を追加します(表1の赤枠の部分)。 表1: オン
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