Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Why Did Heroku Fail?
Fifteen years later, developers are still trying to recreate the developer experience of Heroku. Yet, those who do not learn from history are doomed to repeat it. Why did Heroku fail? Was it just incompetent management? Was the idea too early? If developers demand Heroku, why haven't they (or a competitor) figured out how to make it viable? Here are four hypotheses about Heroku's successes and fai
今回のCloud CodeにおけるKubernetes CRDのオーサリングサポート提供は、Kubernetesの人気が高まる中で、CRDを記述するためのKubernetes YAMLがますます複雑になってきていることを受けて行われる。 Cloud Codeのオーサリングサポートを利用して、CRDに準拠するリソースファイルを作成することで、Kubernetesのカスタム機能を活用できるようになる。たとえばTensorFlowジョブをクラスタ内の複数のポッドに分散したい場合は、TFJob CRDに基づいてTFJobリソースを作成すれば、KubeFlowオペレータが操作可能なクラスタに適用される。 Cloud Codeでは、Google CloudやAnthosで使用されているものも含め、400を超える人気の高いKubernetes CRDをサポートしており、その中にはゲームサーバ用のAgon
AutoML Tables: AI Platform Pipelines でのエンドツーエンドのワークフロー | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AutoML Tables では、ユーザーの構造化データを使用して、最先端の機械学習モデルの構築、分析、デプロイを自動的に行えます。アセット評価、不正行為の検出、信用リスク分析、顧客維持率の予測、店舗での商品レイアウトの分析、コメント欄のスパム問題の解決、音声コンテンツの迅速な分類、レンタル需要の予測といった、幅広い機械学習タスクに活用できます。 AutoML Tables をさらに実用的かつユーザー フレンドリーなものにするため、以下のようなさまざまな新機能をリリースしました。 改良された Python クライアント ライブラリオンライン予測の説明の取得モデルをエクスポートして任意のコンテナで提供モデル検索の進捗状況と最終的なモデルのハイパーパラメータを Cloud
Building a Complete AI Based Search Engine with Elasticsearch, Kubeflow and Katib
Building search systems is hard. Preparing them to work with machine learning is really hard. Developing a complete search engine framework integrated with AI is really really hard. So let’s make one. ✌️ In this post, we’ll build a search engine from scratch and discuss on how to further optimize results by adding a machine learning layer using Kubeflow and Katib. This new layer will be capable of
エニグモ開発者ブログ
Argo Workflowsを使ったPersistentVolumeの定期バックアップ こんにちは。 インフラグループKubernetesチームの福田です。 今回はPV(PersistentVolume)の定期バックアップシステムについて紹介したいと思います。 PVのバックアップについて PVのバックアップといっても色々とありますが、本記事ではスナップショットの取得を意味します。 スナップショットの取得はCSIが対応していれば、external-snapshotterを利用することで、CustomResourceを書くだけで実現できます。 extenal-snapshotterを全く知らない方は以下のAWSの記事が概要を掴む参考になるかと思います。 aws.amazon.com バックアップシステムの仕組み 概要 システムの概要は以下のようになっています。 Argo Workflowsが定
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料） 2020年1月31日 株式会社NTTデータ / NTT DATA Yuki NishizawaRead less
はじめにこんにちは、フューチャーでアルバイトをしている平野です。今回は、Vertex AI Pipelinesを利用してみて分かったTipsについて、いくつかピックアップしてまとめました。なお、コードは全てPython・Kubeflowを用いた場合を記載しています。 前提知識Vertex AI Pipelinesとは、GCP上でMLパイプライン機能を提供するサービスです。サーバーレス方式でMLワークフローをオーケストレートします。 基本的な使い方などについては様々なドキュメントがあるので今回は省略しますが、主には以下の公式ドキュメントを参考にしました。 Vertex AI のドキュメント 公式のドキュメントです。Vertex AIの概要、チュートリアル、コードサンプルなどがまとめられています。 Kubeflowのドキュメント Vertex AI Pipelinesを使う際に参照することにな
TFXを使った機械学習パイプラインの構築（実装編その1）
連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。 はじめに 前回は、KubeflowのNotebook Serversを使って作成したJupyter notebook上で、データの分析からモデル作成までの手順を解説しながら、初期の機械学習モデル作成を行いました。今回は、そのモデルの本番運用を想定した機械学習パイプラインを構築していきます。複数回に分けてパイプラインの実装からデプロイまで解説していく予定です。本稿は「実装編その1」として、TFXの概要の紹介と機械学習パイプラインの構築のうち前半部分について解説していきます。 TensorFlow Extended（TFX）の概要 TFXは機械学習パイプラインを構築するためのフレームワークです。TFXはパイプライン内の各ステップをコンポーネントとして提供します。そのコンポーネントを組み合
What is MLOps?
Machine learning operations, MLOps, are best practices for businesses to run AI successfully with help from an expanding smorgasbord of software products and cloud services. Note: This article was updated in March 2023 with the latest information on MLOps software and service providers. MLOps may sound like the name of a shaggy, one-eyed monster, but it’s actually an acronym that spells success in
Too Long; Didn't Read<a href="https://stackshare.io/posts/top-developer-tools-2017" target="_blank"><em>Originally posted on StackShare</em></a> https://stackshare.io/posts/top-developer-tools-2017 Originally posted on StackShare It’s the moment you’ve been waiting for! Well, it’s the one we’ve been waiting for, anyway. It’s the 4th annual StackShare Awards! 🎉 This is your one-stop resource for d
TFXを使った機械学習パイプラインの構築（デプロイ編）
連載の7回目となる今回は、実装編で構築した機械学習パイプラインをKubeflow Pipelinesにデプロイし実行します。 はじめに 前回までの実装編では、機械学習パイプラインを構築するために必要なTFXコンポーネントについて、実装を進めながら解説してきました。今回はデプロイ編として、前半でこれまで実装してきたすべてのコンポーネントをまとめて、Kubeflow Pipelinesにデプロイし実行する手順を解説します。そして後半では、機械学習パイプラインの運用で役に立つKubeflow Pipelinesの機能を具体的なユースケースに沿って紹介します。 Kubeflow Pipelinesを使ったTFXパイプラインのオーケストレーション Kubeflow Pipelinesは、エンドツーエンドな機械学習パイプラインのデプロイと運用管理に焦点をあてたワークフローツールです。Kubeflowの
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Amazon EKS #2 Advent Calendar 2019の24日目に出す予定だったの記事です。 はじめに re:Invent 2019が終わってはや3週間。 EKSのFargate対応やFargate Spotの登場など華々しいアップデートの影に隠れて、 Amazon SageMaker Operators for Kubernetesというアップデートがあったことは皆さんご存知でしょうか？ 普段はSageMaker[1]島に生息している身ですが、この度はEKS Advent Calenderの1枠を頂いて、まだまだ記事も少ない[2]こちらのアップデートについて少し深堀りしてみることにします。 Amazon SageMaker Operators for Kubernetesとは ドキュメントを引用すると、 Amazon SageMaker Operators for Kube
Google Cloud Next ‘18 was incredible! From fantastic keynotes and fireside chats to GO-JEK CTO Ajey Gore appearing on-stage on a scooter to listening to Target CIO Mike McNamara we had an inspiring, educational and entertaining week at our flagship conference. We were joined by over 23,000 leaders, developers and partners from our Google Cloud community, listened to more than 290 customer speakers
Anthos と NVIDIA ですべてのクラウドに GPU ワークロードをデプロイ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 この度 Google は、ハイブリッド クラウドとオンプレミス環境の Anthos で NVIDIA GPU ワークロードを実行できる NVIDIA との共同ソリューションを発表いたします。このソリューションはベータ版で、すべてのユーザーに一般公開されます。 クラウド間で GPU ワークロードを実行機械学習は、今日の市場で最も急速に成長しているアプリケーション セグメントの一つであり、バイオテクノロジー、小売、製造など、多くの産業に力を与えています。 このような前例のない成長に伴い、お客様は複数の課題に直面しています。1 つ目は、機械学習と HPC ワークロードを実行する場所の選択が難しいことです。クラウドは機械学習ワークロードに柔軟性を与えますが、一部のアプリケーショ
Orchestrating PyTorch ML Workflows on Vertex AI Pipelines | Google Cloud Blog
Rajesh ThallamSolutions Architect, Generative AI Solutions Previously in the PyTorch on Google Cloud series, we trained, tuned and deployed a PyTorch text classification model using Training and Prediction services on Vertex AI. In this post, we will show how to automate and monitor a PyTorch based ML workflow by orchestrating the pipeline in a serverless manner using Vertex AI Pipelines. Let’s ge
The 2021 edition of the State of AI Report came out last week. So did the Kaggle State of Machine Learning and Data Science Survey. There's much to be learned and discussed in these reports, and a couple of takeaways caught my attention. "AI is increasingly being applied to mission critical infrastructure like national electric grids and automated supermarket warehousing calculations during pandem
はじめに Google CloudのフルマネージドなMLパイプラインのサービスであるVertex Pipelinesが一般提供開始になりました(Vertex Pipelines一般提供のお知らせより)。 これにより、Googleから事前定義されたコンポーネントが公開されたり公式サンプルが公開されたりと、参照可能なコードが増えてきています。 また、非公式ではありますが日本語の解説記事(Vertex Pipelines で動く Kubeflow Pipelines のサンプルを公開しました)も公開されており、Vetex Pipelines＋KFPを初めて見る分には敷居がとても低くなったように思います。 しかし、解説記事の今後の課題にもあるように、入出力に関するArtifactについての記載が少ないなと感じています。 @compnentのようなデコレータを利用する場合には以下のように関数の引数と
現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説 【Djangoとは】 Djangoは、Pythonで人気のあるフルスタックWebフレームワークです。 強力なテンプレートエンジンやO/Rマッパーに加え、ユーザー認証や国際化、管理画面など、Webアプリケーション開発で必要になるありとあらゆる機能を高い柔軟性で提供し、高速なWebアプリケーション開発を可能にします。 【本書のポイント】 本書は、業務で必ず役に立つ実践的なDjangoの解説書です。モデルやビュー、テンプレートといった基本コンポーネントの解説はもちろん、Djangoの実践的なテストテクニック、ユーザーモデルのカスタマイズ方法、認証処理のベストプラクティスなど、Web開発において必ず知っておくべき内容を幅広く取り上げました。 また実際に業務でWebアプリケーション開発に取り組む際には、これらの理解だけでは不十分なこともしばしばあります。 N+
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Accelerate your models to production with Google Cloud and PyTorch
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. We believe in the power of choice for Machine Learning development, and continue to invest resources to make it easy for ML practitioners to train, deploy, and orchestrate models from a single unified data and AI cloud platform. We’re excited to announce our role as a founding member of the
※この投稿は、米国時間 2018 年 7 月 27 日に、The Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud Next '18 は、GO-JEK CTO の Ajey Gore 氏がスクーターでステージに登場し、Target CIO の Mike McNamara 氏による講演など、素晴らしい基調講演やセッションに彩られた、感銘深く、同時に学びが多い 1 週間になりました。今回、Google Cloud コミュニティから 23,000 人を超えるビジネスリーダー、デベロッパー、パートナーが参加し、290 名を超えるお客様の講演に耳を傾け、クラウドビジネス変革について意見を交換し、数百あるブレイクアウトセッションに参加しました。すべての人が利用できるクラウド構築実現を目指し、”Made Here Together” をテーマにした本イベントに、本当に多くの皆さまに
Argo Workflows - The workflow engine for Kubernetes
Home Home Getting Started User Guide Operator Manual Developer Guide Roadmap Blog ⧉ Slack ⧉ Twitter ⧉ LinkedIn ⧉ Home What is Argo Workflows?¶ Argo Workflows is an open source container-native workflow engine for orchestrating parallel jobs on Kubernetes. Argo Workflows is implemented as a Kubernetes CRD (Custom Resource Definition). Define workflows where each step is a container. Model multi-ste
「CA BASE NEXT」は、20代のエンジニア・クリエイターが中心となって創り上げるサイバーエージェントの技術カンファレンス。青山氏は、PlatformのためのPlatformとしてのKubernetesを、実際の事例を踏まえて紹介しました。後半は、Kubernetesの拡張性を活用して開発しているML基盤とKubernetes as a Service基盤について発表しました。前回はこちら。 3つのレイヤーから構成される「ML Platform」 青山真也氏：さらに今回は、実際に私たちが作っているML PlatformとKubernetes as a Serviceを例に、どんな拡張性を活かした実装をしているのかを、一部紹介したいと思います。 まずはML Platformから紹介していきます。ML Platformの概要ですが、私たちがML Platformと言っているのは、主に3つ
Introduction to Kubeflow on Google Kubernetes Engine
As datasets continue to expand and models become more complex, distributing machine learning (ML) workloads across multiple nodes is becoming more attractive. Unfortunately, breaking up and distributing a workload can add both computational overhead, and a great deal more complexity to the system. Data scientists should be able to focus on ML problems, not DevOps. Fortunately, distributed workload
最終更新 2018/09/06 22:36 GDG DevFest 2018 Tokyoの各セッションの資料まとめです（非公式）。 Twitterで #DevFest18 スライド または #DevFest18 資料 で検索して探してます。 タイトルは https://gdg-tokyo.connpass.com/event/95307/ のタイムテーブルから持ってきた仮題なので、実際の資料のタイトルとは食い違っていたりしてます。 公式？の資料リストは https://gdg-tokyo.connpass.com/event/95307/presentation/ を参照。 TBDはまだ資料を見つけられていないものです。 登壇者または登壇者の所属組織の都合で資料非公開だったりする場合もあるようで、完全なリストにはならないと考えています。 10:00-10:30 セッション1 Room A+
Container X mas Party with flexy に参加しました！ #container - Fringe81 enginner blog
こんにちは、Fringe81エンジニアの森本です。 社食を支える技術(後編)を待ち望んでいる方が多いかもしれませんが、Microsoft社主催の Container X mas Party with flexy に参加してきましたので、今回はそのレポートになります。 Container X mas Party with flexy https://flexy.connpass.com/event/110839/ Microsoft社のエンジニアの方によるContainer技術の最新動向の紹介や、Kubernetes 利用企業のエンジニアの方による採用事例の紹介、諸々のTipsに至るまで非常に充実した内容のイベントでした。 弊社も一部のプロダクトにKubernetesを導入しておりますが、非常に参考になるセッションばかりで明日から実践しようと思える内容ばかりでした。 下記に、それぞれのセッシ
Azure Kubernetes ServiceとKubeFlowのユーザ管理をAzure Active Directoryで統合 - Qiita
Azure Kubernetes ServiceとKubeFlowのユーザ管理をAzure Active Directoryで統合AzureAzureADAKSkubeflowQiitaAzure 日立アメリカR&D IoT Edge Labの大崎です。今回Azure Kubernetes Service (以降AKS)とAzure Active Directory(以降AAD)を連携させ社内ユーザ向けDXを実現する方法について説明します。 目的 社内ユーザに提供するサービスでDXを実現するには、ユーザのニーズに合わせ迅速にユーザ追加やサービス追加を実施することが重要です。今回の想定は、AKSで構築したKubernetesクラスタ上に、クラウドネイティブなアプリケーションを稼働させて社内ユーザに利用してもらうことを考えます。 ユーザはアプリケーションだけにアクセスする場合もあれば、クラスタ
AI技術は今日の社会でますます重要な役割を果たしています。Pythonはその中心で、AIモデルを構築する際に必須となるスキルの多くにおいて主要な役割を果たします。この記事では、Pythonを使ってAIモデルを構築するために必要なスキルとそのスキルを身につけるための手法や技術について解説します。自分自身が独学でPythonを学び、業務で活用できるようになるまでの経歴について詳しく語った記事もありますので、ぜひこちらもご覧ください。 1. Pythonプログラミング AIモデルの構築にはPythonが主要な言語として使用されます。NumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリの理解が不可欠です。これらのライブラリはデータ分析やデータ前処理に使われ、Pythonの強力なツールセットの一部を形成します。 2. 基本的な統計知識 AIや機械学習のモデルは、その根底に統計を持っています
Welcome to Kedro’s award-winning documentation! — kedro 0.19.5 documentation
Learn about Kedro Introduction to Kedro First steps Set up Kedro Installation prerequisites Python version support policy Create a virtual environment for your Kedro project How to create a new virtual environment using venv How to create a new virtual environment using conda How to install Kedro using pip How to verify your Kedro installation How to upgrade Kedro Summary Create a new Kedro projec
2020年5月18日からTRI-AD (Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc.) にSenior Engineerとして入社しました。所属はMLToolsという部署で、社内の機械学習エンジニア向けにMLOpsの基盤を提供しています。試用期間の３ヶ月が終了したので 本採用になったのかわからないですが 今の時点での仕事内容や感想について述べていきたいと思います。 初出社終わったのでこれから帰宅して家で仕事。 pic.twitter.com/q8N5dfjtBy— Keigo Hattori (@keigohtr) June 1, 2020 ミッション TRI-ADは自動運転の企業、という認識が一般的かと思いますが、実際には自動車をソフトウェアにして新しいエコシステムを作る、そんな企業です。Teslaも同様だと思いますが、自動
This blog post explains techniques for development teams who strive for high velocity continuous delivery using Kubernetes and Docker. When we say “high velocity” we mean that every product team can safely ship updates many times a day — deploy instantly, observe the results in real time, and use this feedback to roll forward or back. The goal is for product teams to use continuous experimentation
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
KubernetesでオーケストレートされたDockerコンテナでTensorflowを動かすKubeflowというツールがGithubに上がっていました。 https://github.com/google/kubeflow ためしに動かしてみました。 Kubeflowとは KubeflowはKubernetesで機械学習を動かすためのスケーラブルでポータブルな環境を提供します。 目的は"to provide a straightforward way for spinning up best of breed OSS solutions"とのことですので、OSSで機械学習基盤を実現するシンプルな構成を提供するというものだと思います。 Kubeflowには以下が含まれています。 - JupyterHub - Tensorflow Training Container - Tensorfl
Google Brain設立者やFacebook AI Research（FAIR）設立者ほか、著名4人が予想する2019年のAI業界 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
（上）Cloudera の機械学習ゼネラルマネージャー Hilary Mason 氏（右上）、Accenture の Responsible AI グローバルリーダー Rumman Chowdhury 氏（左上）、Facebook AI Research のディレクター Yann LeCun 氏（左下）、Google Brain の共同設立者 Andrew Ng 氏（右下） 人工知能は世界を救う役としても、世界を終わらせる役としてもキャスティングされる。 雑音や狂騒を切り分けるために、VentureBeat は世界中の大手テックや業界企業で長年働き、AI の正しい扱い方について知見を得てきた著名人に話を聞いた。 以下に記すのは Google Brain 共同設立者 Andrew Ng 氏、Cloudera の機械学習ゼネラルマネージャー兼 Fast Forward Labs の設立者 Hi
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
TechPost | 企業のテックブログ新着記事まとめ
新着記事 タイトル NEW 今日のリモート雑談テーマを決める魔法のスプレッドシートを運用している話 2022/02/08 11:00:00 ・ by エムスリー NEW 事業立ち上げ期にデータサイエンスに関わる機能をどう作るか 2021/05/26 12:30:50 ・ by CyberAgent NEW Google AnalyticsのBigQuery Exportを使って検索ログデータ分析基盤を構築した 2021/05/26 11:47:58 ・ by エムスリー NEW 「使える」から「使いこなせる」へ。社内勉強会で「一歩ふみこむ HTML / CSS」を発表しました 2021/05/26 11:41:00 ・ by KitchHike NEW アプリリニューアルを楽しくやりきる話 2021/05/26 11:20:07 ・ by Cookpad NEW コンテンツ好きな学生さんへ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google、Cloud CodeにおけるKubernetes CRDのオーサリングサポートを提供開始
Vertex AI PipelinesのTips | フューチャー技術ブログ
Top 50 Developer Tools of 2017 🏆 – Hacker Noon
EKSユーザーもSageMakerを使うと楽に機械学習に取り組める話 - Qiita
What a week! 105 announcements from Google Cloud Next '18
The Age of Machine Learning As Code Has Arrived
Vertex Pipelines + KFPのArtifact(不)完全ガイド
実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 | 翔泳社
Google Cloud Next '18 で行った 105 の発表 | Google Cloud 公式ブログ
Kubernetesで実現する“PlatformのためのPlatform” サイバーエージェントはどうやって基盤を開発しているのか
DevFest 2018 Tokyo 資料まとめ - 果樹園
Pythonを使ったAIモデルの構築に必要なスキルと手法 - Qiita
TRI-ADに入社しました - Apitore blog
GitOps: High velocity CICD for Kubernetes
コンテナで機械学習を動かすKubeflow - Qiita