AI Platform Pipelines の機械学習基盤への導入 - MicroAd Developers Blog

こんにちは、マイクロアド機械学習エンジニアチームの河本（@nnkkmto）です。今回、モデル学習における課題解決に向けて GCP における機械学習基盤に AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) を導入しました。今回はその内容について紹介します。 従来の方法 抱えていた課題 手段：AI Platform Pipelines 導入時の方向性 導入内容 実行処理 CI / CD 終わりに 参考 従来の方法 マイクロアドでは学習実行基盤として GCP (Google Cloud Platform) を採用しています。 定期的な学習が必要な推論モデルは、 AI Platform Training の単一の job として学習処理の含まれるイメージを cron 実行することで行っていました。 デプロイ・実行をまとめると以下のような構成になっています。 抱え

[misshiki]

“モデル学習における課題解決に向けて GCP における機械学習基盤に AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) を導入しました。今回はその内容について紹介”