チームの成長を促すためのスプリントレトロスペクティブの活用法 / How to use sprint retrospectives to promote team growth
メルカリのマーケット健全化施策を支えるML基盤
チームの成長を促すためのスプリントレトロスペクティブの活用法 / How to use sprint retrospectives to promote team growth
機械学習のマイクロサービスでの運用の実験について #mlops
2018年12月4日 Japan Container Days 講演資料 谷脇大輔 Preferred Networksでは1000個以上のGPUとInfiniBandからなるオンプレミスのクラスターを自社で構築しており、研究者が様々な目的、リソース量、実行時間の機械学習ジョブをKubernetes上で実行して研究成果を出しています。 KubernetesはKubeflowの登場など、機械学習基盤としても非常に注目されている一方で、現実的には未だ発展途上です。 講演では機械学習基盤としてのKubernetesの導入理由、その実用性と将来性、Preferred Networksの挑戦についてお話ししました。
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GitHub - kubeflow/kubeflow: Machine Learning Toolkit for Kubernetes
