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
Google Cloud now supports buildpacks | Google Cloud Blog
How do buildpacks work?Buildpacks are distributed and executed in OCI images called builders. Each builder can have one or more buildpacks. The builder of the Google Cloud buildpacks that we are releasing today is available gcr.io/buildpacks/builder. Builders have the ability to auto-detect the language of your source code. This is accomplished by a `bin/detect` executable in the buildpack. The de
Pangeo: JupyterHub, Dask, and XArray on the Cloud
This work is supported by Anaconda Inc, the NSF EarthCube program, and UC Berkeley BIDS A few weeks ago a few of us stood up pangeo.pydata.org, an experimental deployment of JupyterHub, Dask, and XArray on Google Container Engine (GKE) to support atmospheric and oceanographic data analysis on large datasets. This follows on recent work to deploy Dask and XArray for the same workloads on super comp
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GitHub - kelproject/pykube: Python client library for Kubernetes
