Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。鈴木氏は、OptunaとKuberflow Pipelineを用いたハイパーパラメーターのチューニングについて発表しました。全2回。後半は、Optunaチューニングフローのコード解説と、実験・評価結果について。前半はこちら Optunaチューニングフローのコード解説 鈴木隆史氏（以下、鈴木）：では、コードの解説に移ります。（スライドを指して）まずは、こちらのジョブです。Kubeflow Pipelineのクラスターにジョブを立ち上げる部分のコードを説明します。このメソッドでは、作成したパイプラインをコンパイルして、format_resource_sett
Kubeflow Meetup #1（Cloud Native Meetup Tokyo #5） (2018/09/26 19:00〜)
お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用申請及び審査がございます。詳細はヘルプページをご確認ください。 9月 26 Kubeflow Meetup #1（Cloud Native Meetup Tokyo #5） Cloud Native に近しい技術や CNCF がホストするプロジェクトについて共有し合う会です
kubeflow on Rancher で Pod has unbound PersistentVolumeClaims エラー - Qiita
kubeflow on Rancher で Pod has unbound PersistentVolumeClaims エラーkubernetesrancherkubeflow kubeflowをRancher(v2.2.3)でデプロイした際にはまった点のメモ。 事象 前提として、以下の様にAWS EC2上にRancherでk8sクラスタを構築し、カタログから「kubeflow」を選択して実行 すると、一見デプロイは成功した様に見え、kubeflowダッシュボードにもアクセスできる。 次に「Jupyterhub」を起動すると、下記の「Spawning Server」の状態から進まず、結果エラーとなる。 ログを確認すると以下のエラー。 原因と対処 原因はエラーログの通り、Persistent Volume（永続ストレージ）が正しく設定できていないため。 kubeflowのコンポーネント「v
はじめに これは、Kubeflow 1.0 をAWSで構築する記事です。 動作確認が主な目的ですので、本番環境での利用は全く想定していません。 前回まで Kubeflow 1.0 on AWS #1 構築 今回の内容 Kubeflow上で Jupyter Notebookを作成してみます Notebookの作成(GUI) New Serverを選択 demo1と名前で Notebook を作成します こんな感じでで作成中になります 作成が終わって、CONNECTを選択します Notebookに繋がりました Notebookを操作してみる デフォルトだとpython3しかないようです rootもsudoも使えないので、root権限が必要な作業はカスタムイメージを作成する必要がありそうです スクショは載せていないですが、gitは入ってました Keras は入っていないっぽい( pip等で入れれ
Kubeflow Pipelines と Vertex Pipelines 上の PyTorch を使用したスケーラブルな ML ワークフロー | Google Cloud 公式ブログ
Kubeflow Pipelines と Vertex Pipelines 上の PyTorch を使用したスケーラブルな ML ワークフロー ※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめにMLOps は、ML システム開発と ML システム オペレーションの統合を目的とする ML エンジニアリングの文化と手法です。重要な MLOps デザイン パターンは、ML ワークフローを形式化する機能です。ML ワークフローの再現、追跡、分析、共有などが可能となります。 Pipelines フレームワークはこのパターンをサポートし、MLOps ストーリーのバックボーンとなります。このフレームワークにより、ML ワークフローのオーケストレーションによる ML システムの自動化、モニタリング、管理が簡単になります。 この
データサイエンティストとしてよくDAG（Directed Acylic Graph、有向非巡回グラフ）という言葉を耳にしていますか？毎日耳にするでしょう。 DAGは、複数な非反復計算における一連の計算ステップとして定義されます。DAG’sはタスクであり、個別の量の作業を実行します。全体として、タスクはETLLジョブ、MLジョブ、CIジョブやデプロイメントジョブなどのより大きな作業を補います。 ツールが Argo 、Kuberflow と最も人気である Apache Airflowなど 多くあります。これらのツールは、ワークフロー全体として定義される個別のタスクでの使用法と表示作業の点で異なります。 最初は、チームとタスクがまだ小さい時、どれのツールでもいいでしょう。しかし、チームサイズが大きくなるにつれて、タスクとデータパイプラインの制限で崩壊とフラストレーションが増大してきます。MLツー
ゼロから始める Kubeflow での 機械学習パイプライン構築
随時アップデートしているため中途半端なドキュメントです！その前提で読んでください。 概要 こんにちは、最近kubeflow気になっているマンです。 kubeflow のツールの1つに Kubeflow Fairing（フェアリング）というものがありますが、 日本語の情報があまりにも少なく、英語の公式ドキュメントも少ない上に散在しているという状況です。 個人的にはこのFairingはめちゃくちゃ便利であると睨んでいて、いつの日かプロダクション環境で使ってみたいという気持ちがあります。 なのでアップデートがあり次第追記していくというスタイルで kubeflow Fairing についての知見を貯めていこうと思います。結果として他の方が見てくださったり、または他の方が知った知見がここに集まったりすればいいなという期待を込めてお送りします。 Kubeflow Fairing とは 公式ドキュメント
[public] Kubeflow Pipeline �Design Doc Date: 2019-01-24 Author: Pascal Vicaire (vicaire@google.com) Repo: kubeflow/pipelines https://bit.ly/2WhNT3D About This Document This is a broad design document, and some features are not implemented yet. We are looking forward to collaborating with the c...
![[public] Kubeflow Pipeline Design Doc](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da69fc3827d37f8b18e7641e5d100b5c5c30cc17/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flh7-us.googleusercontent.com%2Fdocs%2FAHkbwyLp5mckYgrg83i2mrA7BvAffEZU29qImMwHhq3btpyR245QLW8MxBjw0i-JP4NrmNKyOkpTIXTWS1Kov67egrpqeVVAs5Zt-Ay8iLzkLqvIS6XSLhw%3Dw1200-h630-p)
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タクシーの営業収益がMLモデルで1.4%、統計値で2.2%増加 Optuna×Kubeflow Pipelineで簡単にできるハイパーパラメーターチューニング
Kubeflow 1.0 on AWS #2 Notebookの作成 - Qiita
MLプラットフォーム：Kubeflow、MLflow、Argo、Airflow - DevSamurai Vietnam
ゼロから始める Kubeflow での機械学習パイプライン構築
kubeflow Fairing をまとめるぞ【随時アップデート】 - Qiita
[public] Kubeflow Pipeline Design Doc