MLflowをGKEで動かす快適な実験管理ハンズオン | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今回は前記事よりも実践的な、AI Labにおける実験管理システムの話をしたいと思います。ここでいう実験とは、データを収集・加工し、統計や機械学習を用い、設定したタスクや仮説を明らかにすることです。実験管理とはその評価や使ったパラメータ及び実験コードを再現できる形で保管することを指します。 対象読者 個人や大学、企業所属でJupyterLab上の実験管理に苦労している方 チームでKaggle等のデータ分析コンペに参加している方 Kubernetes、GCP、Terraformといったキーワードに興味のある方 tl;dr MLflowをGKEに載せることで、高可用でユーザ認証を持つMLflow Tracking Serverを作りました。更にTerraformによる1command構築を目指しました。中規模以上の研究室を想定し、Load Bal
もっとGCPが使いやすくなる!? GKE Config Connectorを試してみた！
TL;DR先日、GAとなったConfig Connector を使うと、Kubernetes のリソースのようにGCPのリソースを作成・管理できます。 はじめに昨今、クラウドを利用することが増えてきたエンジニアの方々は、様々な構成管理システム、API、ツールなどを組み合わせてインフラを管理していると思います。これらの要素は、どんどん複雑化し把握するのも困難になってしまいがちです。Config Connectorは、Kubernetesを介して、Google Cloud Platform 上でリソースの構成をシンプルにしてくれます。 Config Connectorとは?Config Connector とは、Kubernetes を介して Google Cloud のリソースを管理出来るようにするための、Google Kubernetes Engine（GKE）のアドオンです。Agones
Kubernetes(GKE)にお安く入門する - LiBz Tech Blog
目次 目次 はじめに 経緯 そもそもKubernetesとは なぜEKS(AWS)ではなくてGKE(GCP)なのか 無料のクラスタをつくる とりあえずk8sクラスタをつくってみる ノード(インスタンス)が1つだけのノードプールをつくる 3つのノードが登録されているノードプールを消す 作成したクラスタに接続 起動したクラスタのPodを確認してみる podとは？ kubectlコマンドでpodの状態を見てみる preemptibleインスタンスのnodeを立ててスペックを確保する preemptibleインスタンスとは？ ＼(^o^)／ここから有料です＼(^o^)／ preemptibleインスタンスが1つのnode-poolをつくってみる Datadogで監視してみる ReplicaSetとDaemonSet ReplicaSetとは... DaemonSetとは... Datadogをいれ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
