AIモデルをワンクリックで展開できるOSS「Athena」が登場：DockerやKubernetesに対応 - ＠IT
The Linux Foundation傘下のLF Deep Learning Foundationは、Dockerのコンテナとして作成したAIモデルをワンクリックで展開できるOSS「Athena」を発表した。 The Linux Foundation傘下のLF Deep Learning Foundationは2018年11月14日、AIモデル向けのオープンソースソフトウェア（OSS）「Athena」を発表した。同団体が主催するAcumos AIプロジェクトがリリースした初めてのソフトウェアであり、Dockerのコンテナとして作成したAIモデルをワンクリックで展開できるなどの特徴を持つ。 Acumos AIは、AIアプリケーションの構築や共有、展開を容易にする、オープンソースのフレームワーク。特定のモデリング言語やツールキットには依存せず、AI環境を運用するために必要なインフラストラクチ
SpotinstとECSを組み合わせたら気付けばContainer as a Service with Spot Instanceができてました - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラを担当している村主です。 昨今インフラ界隈で流行っておりますKubernetesに全振りしたい気持ちで仕事に励んでおりますが、サクッと使うにはKubernetesは重くて、ECSが軽いのでECSも使っています。 まずはじめにSpotinstについてや、ECSの組み合わせのメリットについてはこちらに書いてありますので一読ください。 tech-blog.abeja.asia 事の発端 今回、社内でコンテナを使ったWebインフラを作りたいという要望があり、ほな作るわ。ということでECSをベースにEC2はSpotinstで管理させることにしました。 出来上がった後、使い方の説明してる時に「これ利用者から見たらContainer as a Serviceやん。しかもスポットインスタンス使ってるし激安やん」ということに気付いたよ。ってのが今回の話です。 内容としては E
機械学習システムの運用課題とコンテナオーケストレーションがもたらすもの - yubessy.hatenablog.com
最近仕事では機械学習を使ったアプリケーションをKubernetes上で運用することが多くなっています。 MLOpsのような言葉も次第に浸透してきたりと、システムとしての機械学習をどう運用していくかが活発に議論されるようになってきました。 運用に頭を悩まされてきた身としては心強い限りです。 この記事ではKubernetes(以下k8s)のようなコンテナオーケストレーション技術が、機械学習システム(以下MLシステム)の実行基盤としてなぜ適しているのかについて考えてみました。 注意点として、私はMLアルゴリズムの専門家ではなく、またLinuxやコンテナ技術の専門家でもありません。 あくまで仕事としてMLシステムを運用するためにk8sを利用している立場からの考察です。 TL; DR: MLシステムの運用には次のような課題が存在する 目的によって求められるワークロードの形態が異なる 一時的・断続的に
Kubernetes x AWS x GPUにハマった話 - ABEJA Tech Blog
tl;dr 長文なので3行で kubernetesとAWSとGPUは超える壁が多かった。やるならkubeadmがオススメ。 kubeadmでcloud-provider=awsの手順を後半に記載 はじめに ABEJAのサービス系インフラを管理しているインフラエンジニアの村主です。 コンテナ周りは割とECSを中心に組むことが多かったのですが、あれだけkubernetesが持ち上げられると使ってみないとな。と言うことで、新しく追加する機能はkubernetesで開発することにしました。そこにkubernetesがあったから kubernetesとAWSとGPU を組み合わせた時にすごくハマりどころが多かったので、ここに奮闘記を記載します。 まず、kubernetesを構築するためのプロビジョニングツールを何にしようか。と言うことで、特徴を知らないと工夫も出来ないので色々触ってみました。 1.
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