Machine Learning Casual Talksは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話す会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。今回は、ABEJAの服部圭悟氏が、文献を紹介しながら、自社のABEJA Platformでの実践例も交え、AWS環境における機械学習プロジェクトのベストプラクティスを解説しました。前半は環境の構築について。関連資料1、関連資料2 文献についての紹介 服部圭悟氏(以下、服部): 本日は、文献『Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod』について紹介したいと思います。 実はこちら、Twitterのほうで紹介してもらったのを読んだのですが、すごくよいな
![データセットの読み込みにはEBS、その成果物にはEFSを使うとよい 文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/99c45daa87f823190ad4e38b66193aa140f27f3e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.logmi.jp%2Farticle_images%2FC4qM8fE5eKrHWx9sppaxFS.png)