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TFXを使った機械学習パイプラインの構築(デプロイ編)
連載の7回目となる今回は、実装編で構築した機械学習パイプラインをKubeflow Pipelinesにデプロイし実行... 連載の7回目となる今回は、実装編で構築した機械学習パイプラインをKubeflow Pipelinesにデプロイし実行します。 はじめに 前回までの実装編では、機械学習パイプラインを構築するために必要なTFXコンポーネントについて、実装を進めながら解説してきました。今回はデプロイ編として、前半でこれまで実装してきたすべてのコンポーネントをまとめて、Kubeflow Pipelinesにデプロイし実行する手順を解説します。そして後半では、機械学習パイプラインの運用で役に立つKubeflow Pipelinesの機能を具体的なユースケースに沿って紹介します。 Kubeflow Pipelinesを使ったTFXパイプラインのオーケストレーション Kubeflow Pipelinesは、エンドツーエンドな機械学習パイプラインのデプロイと運用管理に焦点をあてたワークフローツールです。Kubeflowの
2022/03/30 リンク