機械学習ワークフロー管理ツールであるKubeflowのPipelines機能を使って日本語テキスト分類の実験管理を行います。 この記事ではKubeflowのチュートリアルに従ってKubeflowのクラスタを構築してPipelinesを動かし、最後に日本語のデータセットをKubeflow Pipelinesに実際に乗せて機械学習のワークフロー管理を行うところまでまとめていきます。 Kubeflow Kubeflowとは Pipelinesとは GKEでKubeflowクラスタの構築 クラスタ構築 Workload Identityの設定 Pipelinesの基本的な使い方 Pipeline/Experiment/Run PipelineとComponent PipelineとDSL 実験管理としてのKubeflow Pipelines 日本語テキスト分類 with Pipelines Pip
![Kubeflow Pipelinesで日本語テキスト分類の実験管理 - やむやむもやむなし](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f2c29cc3109f004d9f25f1fbf9f8984cb776d804/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fuser-images.githubusercontent.com%2F9605058%2F71845658-221e4880-310c-11ea-9ea5-b26050a6299b.png)