Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod
UPDATE (February 27, 2020): I thank everyone for the interest, questions and suggestions during ScaledML 2020 poster session. The poster PDF is available for download here. In the coming days I will be updating this blog post with the most recent version of the k8s manifests we use for training. At Rosebud AI we invent new tools for authoring and editing visual content. We combine established comp
KubeFest Tokyo 2020 (2020/06/13 10:00〜)
お知らせ 2020/6/13: KubeFest Tokyo 2020 は 6/13 に開催されました。セッション録画は近日中に公開いたします。 2020/6/10: いよいよ今週土曜日の開催になりました。当日の参加方法などのお知らせは KubeFest Tokyo 2020 (6/13) 参加方法ほかのお知らせ をご参照ください。 KubeFest Tokyo 2020 とは KubeFest Tokyo 2020 は Kubernetes を利用している人、これから導入したい人が新しいことを学んだり、ネットワーキングすることを狙いとして開催するワンデイのオンラインイベントです。 12の一般セッションと5つのスポンサセッション、また Kubernetes の新機能開発・バグ修正・ドキュメント作成などのコミュニティ開発を円滑に行うためのトレーニングプログラムである Kubernetes ア
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
