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1U デュアルプロセッサーワークロードの各種要件に柔軟に対応する、業界で最も幅広い種類のパフォーマンス最適化 1U デュアルプロセッサーサーバーのポートフォリオ 2U デュアルプロセッサーワークロードの各種要件に柔軟に対応する、業界で最も幅広い種類のパフォーマンス最適化 2U デュアルプロセッサーサーバーのポートフォリオ
Transcript I'm going to talk today about Machine Learning at Uber. There are three phases of the talk. The first one is to go over some of the interesting use cases of ML at Uber. Second piece is around looking at the first version of the platform that we built to support those use cases and many more. And then, the final section is more tailored to this track, which is around developer experience
メルカリSREの@kazです。 今日は、メルカリの所有する物理サーバのセットアップと設定配布の自動化をどのように実現したかをお話します。 メルカリのデータセンタ 本題に入る前に、メルカリが現在構築している自社データセンタ(東京DC)についてご紹介します。 メルカリでは現在、基幹システムのMicroservice化を進めています。各Microservicesの開発においては、そのサービスの特性などを鑑みて、チームの裁量で柔軟にインフラを選択することが可能です。その結果として、メルカリはさくらインターネット、GCP、AWSなど複数のクラウドにまたがって運用される状況となりました。 こうした中、SREチームが問題視したのは「各クラウドデータセンタ間の物理的距離」です。メルカリでは、コストダウン・低災害リスクの観点から、主にさくらインターネットの石狩リージョンを利用しています。一方で、GCPやAW
「Chainer」は、Preferred Networks(PFN)が開発した深層学習(ディープラーニング)フレームワーク。ニューラルネットワークのモデルがPythonで簡単に記述できるので利用している人も多い。GoogleのAIフレームワークである「TensorFlow」とともに機械学習、深層学習の定番ともいえる。 もちろんPFNもChainerを使って、さまざまなAIモデルを研究、開発している。同社はOSSミドルウェアや内製ツールを駆使して、オンプレミス環境にChainerクラスターによるAI開発プラットフォームを構築していると言う。その詳細はあまり語られることがないが、「July Tech Festa 2018」の基調講演で、PFNのエンジニアである大村伸吾氏がその概要を紹介した。大村氏は、PFNでAI開発のためのChainerクラスタの開発・運用を手掛けている本人だ。 Engine
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