Kubeflow PipelinesでBigQueryにクエリを投げてその結果を保存する方法と注意点 - Qiita
はじめに Kubeflow PipelinesからBigQueryにクエリを投げ、クエリ結果を以下の3パターンで保存する方法をまとめます。 1. CSVファイル 2. GCS 3. BigQuery 併せて実装上の注意点も思いついたものを書いていきます。 環境 import sys sys.version """ '3.7.7 (default, May 6 2020, 04:59:01) \n[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)]' """ import kfp kfp.__version__ """ '1.0.0' """ 2021年1月現在Kubeflow PipelinesのPython SDKであるkfpの最新バージョンは1.3.0ですが、筆者の実行環境（AI Platform Pipelines）にインストールされているのが1.0.0だった
TFXを使った機械学習パイプラインの構築（実装編その3）
連載の6回目となる今回は、前回に引き続き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、TFXを使った機械学習パイプラインの構築のうち、「モデル学習」と「チューニング」で利用するTFXコンポーネント解説や実装を行いました。「実装編」の3回目である今回は、前回作成したモデルの検証と出力で利用するTFXコンポーネントの解説や実装を行い、モデル開発のパイプラインを完成させます。 機械学習パイプラインの構築（ハンズオン） 本稿では、機械学習パイプラインのうち「モデル作成」の最後のステップとなる「モデル検証」と「学習済みモデル」の出力について解説します。 赤枠の部分が本稿の範囲となり、黒枠の部分は実装済みであることが前提となります。前回作成したモデルを検証するステップとパイプラインの最終的な成果物となるモデルを出力する処理をパイプラインに組み込んで
MLOpsはじめました - エニグモ開発者ブログ
この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の15日目の記事です。 はじめに 寒さが身にしみる今日この頃、みなさん如何お過ごしでしょうか。 最近、○○エンジニアという肩書きがよく分からなくなってきたエンジニアの伊藤です。 アドベントカレンダーの時期になると年末になったんだなという実感が湧きますね。 今回は今年一番注力してやってきたMLOpsについて書いていこうかと思います。 はじめに なぜMLOpsなのか？ 全体的な流れ 調査 MLOpsの定義、目標の設定 エニグモにおけるMLOps 方針 小さく始めて、大きく育てる 同じ言葉で話せるようにする マネージドサービスの活用 目標 DSが開発しやすい環境作り 開発コスト削減 データの可視化と監視 変化に強い基盤構築 アーキテクチャの設計 ツール選定 アーキテクチャ ML基盤の構築 CI/CD/CTの検討、設計、実装 CI
立川デリヘル
To continue, Google will share your name, email address, language preference, and profile picture with kubeflow-oauth.
GCPでMiniKFを実践した
前回はGoogle Cloud のMLOps サービスAI Platform Pipelines で 簡単に手書き数字の分類システム（MNIST）を開発する例（GCP:AI platform pipelinesで MLOpsを実践した）を紹介させていただきました。 今回はGCP でKubeflow の環境を構築するもう一つの方法であるMiniKF を皆さんへ紹介します。 ※GCP及びMiniKFの利用料金がかかります MiniKFとは MiniKF は名前のとおりクラウド（GCP/AWS など）に一つの instance でKubeflow を自動的に環境構築するツールです。MiniKFを利用して数分間でWeb UIでKubeflowの環境構築ができるので大変便利です。 MiniKFのインストール画面を探す GCPのMarketplaceでMiniKFを探してください。 MiniKF を選
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
Introducing Amazon SageMaker Components for Kubeflow Pipelines | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Introducing Amazon SageMaker Components for Kubeflow Pipelines Today we’re announcing Amazon SageMaker Components for Kubeflow Pipelines. This post shows how to build your first Kubeflow pipeline with Amazon SageMaker components using the Kubeflow Pipelines SDK. Kubeflow is a popular open-source machine learning (ML) toolkit for Kubernetes users who want to build custom M
Kubernetes 分野のリーダーとして 10 年: Kubernetes の相棒として Google Cloud を選ぶべき理由 | Google Cloud 公式ブログ
Kubernetes 分野のリーダーとして 10 年: Kubernetes の相棒として Google Cloud を選ぶべき理由 ※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Kubernetes は、最新のソフトウェア開発を取り巻く環境では不可欠の要素となっています。当初 Google によって開発された Kubernetes は、今や史上 2 番目に大きいオープンソース プロジェクトにまで成長し、この 10 年間でこのプロジェクトに関与したコントリビューターは 83,000 人を超えるほどです。Kubernetes は現在、本番環境でコンテナ化アプリケーションを実行する際の事実上の業界標準となっています。 Kubernetes はクラウドの民主化にも役立ち、今ではあらゆる規模の企業がコンテナ化のメリットをも
Kubernetes ネイティブなワークフローエンジン Argo Workflows | 豆蔵デベロッパーサイト
Argo Workflows は Kubernetes で動作するワークフローエンジンです。コンテナイメージを利用してジョブを記述でき、Kubernetes 上でそのまま実行できます。ワークフローというと、業務プロセスを実行する BPM エンジンを連想される方も多いと思いますが、Argo Workflows は GitHub Actions などと同様、CI/CD などのワークフロー(ジョブ)を記述・実行できるエンジンです。Kubernetes で動作する機械学習の OSS スイートである Kubeflow でも機械学習パイプラインを実行するためのエンジンとして採用されています。 最近は Kubernetes をターゲットに開発・運用されるシステムが増えてきました。CI/CD ワークフローを Kubernetes で実行できるメリットは色々と挙げられます。 マシンリソースの調整がやりやすい
機械学習の実験管理をトレンドサーチしてみた - Qiita
概要 実験管理ツールがOSSとして複数あるものの、どれが流行っているのか&学習コストに見合うだけ使えるのかの知りたく調査しました。今回はMlflow,Kubeflow,Kedro,Metaflow,ClearMLをGoogleトレンドで調査。結果、Kubeflow,Mlflowがよく検索されているようです。 調査 Googleトレンドで12ヶ月,5年,おまけで日本での12ヶ月の3つの結果を載せます。画像は執筆時点で取得したものです。 線の色の対応は次の図を参照して下さい。 12ヶ月の検索では、MlfLowとKubeflowがほぼ同立の1位。 5年ではKubeflowがやや優勢。2018年6月にMlflow 0.1.0のリリースが開始されています。Kubeflowも2018年2月ごろからv0.1の開発が進んでいます。 おまけに日本での検索結果です。Kubenetesの学習コストが大きいからか
Machine learning system in patterns | Mercari Engineering
Hi, I’m Yusuke Shibui, a member of the Image Search and Edge AI team in Mercari Japan. I publicized design patterns for implementing a machine learning model into a production environment. The patterns are available in GitHub as OSS, and I welcome you to take a look if you are interested! The repository is open for anybody to raise a PR or issue. If you have your own machine learning system patter
第3次AIブームといわれる昨今、研究や製品開発などのアプローチの一つとしてAIを検討するのはもはや当たり前だ。AIがこれほど普及したのは、並列計算を得意とするGPUの処理性能が近年急激に伸びたことが大きな要因の一つに挙げられる。 よって、企業や大学の研究室などがAIを研究開発するに当たっては、GPU搭載システムの構築が不可欠だ。ただ、システム構築は単にハードウェアをそろえればいいという話ではない。UbuntuなどOSのセットアップ、米NVIDIAのGPUの「CUDAコア」などを効率的に使える環境の構築、既存のネットワークやストレージへの接続、利用ユーザーレベルごとの環境切り分けなど、やるべきことは多岐にわたる。 このようなAIのシステムインテグレーション（SI）について、現在のAI市場の黎明期から携わることで産業界、官公庁、大学といった各分野から支持を得ているのがHPCシステムズだ。 同社
How Pr3vent Uses Machine Learning on AWS to Combat Preventable Vision Loss in Infants | Amazon Web Services
AWS Partner Network (APN) Blog How Pr3vent Uses Machine Learning on AWS to Combat Preventable Vision Loss in Infants By Rinat Akhmetov, ML Engineer at Provectus The best time to detect and treat preventable eye conditions is within the early months of a newborn’s life. And yet, the eyes of millions of babies across the United States go unscreened since ophthalmologists don’t have the capacity to e
Kubeflow Central Dashboard
Kubeflow Central Dashboard
はじめに 機械学習(ML: Machine Learning)を勉強し始めの人にありがちなケースとして、MNISTなどのチュートリアルを使ってアルゴリズムなどを勉強してはみるものの、その後、機械学習をつかったサービスを作ろうとして挫折する人も多いかと思います。どれだけ機械学習のアルゴリズムを勉強しても、画像認識を使ったスマホアプリやWebサービスを作るのは困難ではないでしょうか。サービス化を行うためには、機械学習にて学習したモデルを使った画像認識などのAPIサーバを立ち上げ、アクセスが集中した際に性能がスケールできるようにインフラも含めてサービスを構築することも重要です。しかし、機械学習の知識と、サービス化する知識は違うため、なかなか両立できている人は少ないのが現状です。言い方を変えると、AIのアルゴリズム、確率統計学や各産業のドメインナレッジを強みとするデータサイエンティストと、Web技
Kubeflow入門 - Qiita
はじめに Kubeflowとは何なのか。 どんな知識が必要でどんなメリットがあるの？ エコシステムなんかはどうなっているの？ 現状これらの問いの答えとなるような記事を見つけることができなかったため、本記事を執筆しました。 本記事ではKubeflowとは何なのか。そしてどのようなツールで構成されているのか図を交えながらできる限りわかりやすくまとめました。（本記事で使用している図に関してはご連絡いただければ元データをお送りできます。） MLOps、Kubeflowについての日本語の学習リソースがほとんどないですが、MLOpsの概念や技術が日本で広まる一助になればいいなと思っています。 Kubeflowとは 近年の機械学習の急速な発展に伴って、機械学習を本番運用する機会が増えてくる中、てデータサイエンティストと開発者の連携やモデルのバージョン管理などの課題が重要視されてきています。そんな中で出て
Overview Elyra is a set of AI-centric extensions to JupyterLab Notebooks. The main features include: AI Pipelines visual editor Ability to run a notebook, Python or R script as a batch job Reusable Code Snippets Hybrid runtime support Python and R script editors with local/remote execution capabilities Python script navigation using auto-generated Table of Contents Notebook navigation using auto-
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
AI開発×スパコンのSIer、HPCシステムズがAIシステム導入で産官学から支持されるワケ
機械学習モデルをSeldon Coreを使いKubernetesでサービス化 - Qiita
Overview — Elyra 3.16.0.dev0 documentation