MLflowをさくっと導入できるdocker-composeを作った - やむやむもやむなし
tl;dr docker-composeを叩くだけでさくっと認証付きのMLflowサーバーを立てられるようにしました こちらからどうぞ: ymym3412/mlflow-docker-compose みなさん機械学習の実験をしていますか？ 学習に使ったハイパーパラメーターやデータ、Train/Valデータのロス、、Testデータでの各種評価指標、これらを人手で管理しておくのは非常に大変です。 モデルの開発や比較実験に集中していると「あれ、この最高精度のモデルはどんな条件で実験したものだっけ...」となることもあり、再現性が失われてしまうことにもつながります。 この機械学習にまつわる課題を解決するひとつの枠組みが実験管理と呼ばれるもので、学習時に使用したハイパーパラメーターやTrain Loss、Test データでの評価結果などを記録して管理しておくものです。 代表的なものでいうとMLflo
AbemaTVにおけるMicroservices Architecture
AbemaTVにおけるMicroservices Architecture 1. AbemaTVにおける Microservices Architecture 2. About Me ● プロフィール ○ 西尾 亮太 ○ 株式会社AbemaTV 開発局 ○ サーバーサイドエンジニア ● プロジェクト経歴 ○ Amebaスマートフォンプラットフォーム ○ リアルタイム通信基盤 ○ AbemaTV 3. AbemaTVについて 4. 無料でみれる 24時間365日完全編成 インターネットテレビ 5. マルチデバイス ● PCブラウザ ● Androidスマートフォン/タブレット ● iPhone/iPad ● Chromecast ● Amazon FireTV ● AppleTV(予定) ● AndroidTV(予定) 6. リニア放送 7. Video On Demand 8. インターネ
AWSとGCPを使用したインフラ環境
TakusutaTechConf #1 での発表資料です。 http://connpass.com/event/21361/Read less
GCP関連のモニタリングを俺なりに検討してみる。 - Qiita
僕は、ものぐさなのかもしれない。 「監視システムが落ちていて、警報がでなかったら?」「何種類の異なるシステムを運用するのか?」と考えると、自前で監視ステムを運用する気になれない。 ということで、僕のお得意のDatadogを使って、どこまでGCPが監視できるのか探ってみることにす。 Datadogは、GCP パートナーエコシステムのメンバーだった。 [2014/11/04のプレスリリース] "Datadog joins Google Cloud Platform Partner Ecosystem to Monitor Infrastructure and Applications at Scale"によると、GAEのIntegration(monotiringを簡単に始める仕組み)を発表し、パートナーエコシステムに加わったらしい。 僕の記憶を紐解くと、GCPは、5月にStackdriver
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GitHub - apstndb/kind-in-gcb: Kubernetes IN Docker in Google Cloud Build
