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TFXを使った機械学習パイプラインの構築(実装編その1)
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TFXを使った機械学習パイプラインの構築(実装編その1)
連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。 は... 連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。 はじめに 前回は、KubeflowのNotebook Serversを使って作成したJupyter notebook上で、データの分析からモデル作成までの手順を解説しながら、初期の機械学習モデル作成を行いました。今回は、そのモデルの本番運用を想定した機械学習パイプラインを構築していきます。複数回に分けてパイプラインの実装からデプロイまで解説していく予定です。本稿は「実装編その1」として、TFXの概要の紹介と機械学習パイプラインの構築のうち前半部分について解説していきます。 TensorFlow Extended(TFX)の概要 TFXは機械学習パイプラインを構築するためのフレームワークです。TFXはパイプライン内の各ステップをコンポーネントとして提供します。そのコンポーネントを組み合