Kubernetesで機械学習を実現するKubeflowとは？
KubeCon＋CloudNativeConにおいて、Kubernetes上で機械学習を実現するKubeflowが紹介された。 Kubernetesを中心としたクラウドネイティブなソフトウェアのカンファレンスであるKubeCon＋CloudNativeCon、3日目のハイライトはなんと言ってもKubeflowだろう。朝9時から始まったキーノートの最初に登壇したGoogleのDavid Aronchick氏は、「KubeConには第1回から参加している」と語り、Kubernetesの盛り上がりに驚きを隠せないようだった。今回は、Kubernetesとともに今最も注目を集めている機械学習をクラウドネイティブにするという、Kubeflowを紹介するセッションとなった。 最初に紹介したのは、機械学習を使う効果だ。Googleのデータセンターの消費電力について、機械学習で制御を行った場合と、人手で制
KubernetesでGPUを使う
KubernetesでGPUを使う 一般的なWebアプリケーションと比較してMachine Leaning（ML）は複雑なインフラを要求する．Data processingを行う環境やModelのTraining/Validationを行う環境，実際にサービスからModelを利用するためのServingの環境といった複数の異なる環境が必要であり，WorkloadによってはCPUだけではなくGPUも必要になる．これらを効率的に扱うためのインフラを構築・運用するのは容易でなくGoogle and Uber’s Best Practices for Deep Learningにあるようにこれまで培われてきたDevOpsの知見を結集していく必要がある． このような複雑なMLのインフラとしてContainerとKubernetesが利用されることが多くなってきている．特に複数の環境間のPortabi
マルチコンテナ構成による機械学習アルゴリズムとアプリケーションの疎結合化 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、Analyticsグループの田中です。 以前は主にデータ分析基盤を開発・運用していましたが、現在は機械学習基盤の開発に携わっています。 今回はレコメンドエンジンを題材に、コンテナ技術を活用した機械学習システムのアーキテクチャをご紹介します。 リブセンスでのレコメンドエンジン開発 リブセンスでは以前から機械学習を利用したレコメンドエンジン開発に力を入れています。 このブログの初回の記事でも社内で利用しているBPMFアルゴリズムについて解説しています。 この記事にもあるのですが、社内のレコメンドをとりまく状況は次のような点が特徴です。 複数のサービスでそれぞれのニーズに合わせたレコメンドエンジンを開発・運用している マッハバイト・転職ナビ・転職会議などの各メディアでそれぞれ独自のレコメンドエンジンが稼働している 主な事業領域である求人・不動産サービスでは、アイテムの件数は多くないが
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https://jp.techcrunch.com/2018/05/05/2018-05-04-google-kubeflow-machine-learning-for-kubernetes-begins-to-take-shape/
