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  たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方 ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプライン ー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

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  • 2022/12/19

  TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込めるようにする スケーラビリティの確保 DataRobotについて スコアリングコード機能 実装上のポイント 工夫点 はまったポイント 所感 あとがき TL;DR 機械学習基盤をKubernates上で構成することで、機械学習にかかわる一連の処理の再現性を担保できるようになった。 AutoML製品（DataRobot)の機能をKubernates（以下k8s)上で実行させることで、バッチ予測を並行実行し、大幅に高速化することができた。 データサイエンティストが自分自身で容易に機械学習パイプラインの定義・デプロイができるようになった。 自己

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  「15 Stepで習得 Dockerから入るKubernates」を読んでEC2で演ってみた：（２）各演習（Step）でのメモ - なからなLife

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  • 2020/06/08

  この本、 15Stepで習得 Dockerから入るKubernetes コンテナ開発からK8s本番運用まで (StepUp!選書) 作者:高良 真穂発売日: 2019/09/27メディア: 単行本（ソフトカバー）半分くらいまでは、DockerとKubernetesについての解説で、後半が15 Stepの演習になってます。 このエントリは、その15 Stepの各ステップで、前回のエントリで作ったEC2環境でどう扱うかに絞ったメモです。 あくまで、この本が手元にある状況での補足説明です。手元にないと、さっぱりわからないと思います。 Step 01　コンテナ最初の一歩 ここはKubernetesクラスター自体は不要で、Dockerのノード１つとレジストリがあればOKです。 なので、シングルで動かすならMasterとして立てたインスタンス１つだけ、あえて環境分離をするならば、master＋Work