MLflowをGKEで動かす快適な実験管理ハンズオン | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今回は前記事よりも実践的な、AI Labにおける実験管理システムの話をしたいと思います。ここでいう実験とは、データを収集・加工し、統計や機械学習を用い、設定したタスクや仮説を明らかにすることです。実験管理とはその評価や使ったパラメータ及び実験コードを再現できる形で保管することを指します。 対象読者 個人や大学、企業所属でJupyterLab上の実験管理に苦労している方 チームでKaggle等のデータ分析コンペに参加している方 Kubernetes、GCP、Terraformといったキーワードに興味のある方 tl;dr MLflowをGKEに載せることで、高可用でユーザ認証を持つMLflow Tracking Serverを作りました。更にTerraformによる1command構築を目指しました。中規模以上の研究室を想定し、Load Bal
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3. Ken Takao/鷹雄 健 株式会社サイバーエージェント, アドテク本部,技術戦略室 Central Infrastructure Agency,Infra Manager 保有資格 AWS認定ソリューションアーキテクト-プロフェッショナル Google Cloud Platform 認定試験 CP304 認定スクラムマスター 2011年CyberAgent America, Inc.へ入社。フルスタックエンジニアとして 従事。2014年に帰国し、広告部門のインフラ横断組織を設立。 現在はアドテク本部のCTO会議メンバーとしてアドテクスタジオのエンジニ ア文 化を推 進しつつもインフラエンジニアのマネージャーとしてインフラ組 織を作っています。
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