Google Cloud Japan 公式ブログ: AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに
AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに ※この投稿は米国時間 2018 年 11 月 8 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アパレル サプライチェーンに革命を起こしたり、電子商取引を高速化したりといったように、あらゆる業種の企業がビジネスを進化させるために AI の利用を進めています。しかし、多くの企業にとって、AI の本格的な導入に伴う複雑さは非常に厄介なようです。 私たち Google の目標は、AI をすべての企業にとって手の届くものにすることです。しかし、そのためには参入の敷居を下げなければなりません。そこで私たちは、3 つのことを念頭に置いてすべての AI サービスを構築しています。それは、「より多くの企業が導入できるようにシンプルにすること」「できるだけ多様な組織にとっ
K8Sで機械学習の予想システムを作成 - にほんごのれんしゅう
K8Sで機械学習の予想システムを作成 目次 - 機械学習の最小粒度としてのDocker, Dockerのデプロイ先としてのk8s - テキストを評価するAPIのDockerコンテナの作り方 - DockerコンテナのGoogle Cloud Container Registryへの登録 - K8Sへのデプロイ - 実際にアクセスする - まとめ 機械学習の最小粒度としてのDocker, Dockerのデプロイ先としてのk8s コンテナのオーケストレーションツールがk8sが他のツールを押しのけて、優位にたった状況からしばらく経過し、ドキュメントやユースケースが揃ってきました。 GCPではコンテナを使ったデプロイメントサービスはKubernetes Engineがデフォルトであり、WebUIやCUIでの操作例を示したドキュメントも充実してきました。 k8sは、ローリングリリースが簡単にできたり
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