分散学習にはHorovodを使う 文献から学ぶクラウド機械学習のベストプラクティス
Machine Learning Casual Talksは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話す会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。今回は、ABEJAの服部圭悟氏が、文献を紹介しながら、自社のABEJA Platformでの実践例も交え、AWS環境における機械学習プロジェクトのベストプラクティスを解説しました。後半は実際の機械学習の方法について。関連資料1、関連資料2 リソースとコストの最適化、そして、機械学習ジョブの実行方法 服部圭悟氏（以下、服部）：では続いて、「リソースとコストをどう最適化するか？」と「機械学習ジョブをどう実行するか？」を同時に説明したいと思います。 やりたいこととしては、可能なかぎりコストを抑えて、でも安定した計算機クラスタを作りたい。安かろう悪かろうじゃダメってことですね。 それからスケーリ
EKSにシュッと入門 〜GKEからの移行〜 - Speaker Deck
JAWS-UG コンテナ支部 #12 2018/6/21
AWSはなぜ、ECSがあるのにKubernetesのサービスを始めたのか、コックロフト氏に聞いた
AWSはなぜ、ECSがあるのにKubernetesのサービスを始めたのか、コックロフト氏に聞いた：AWSとオープンソース（1） Amazon Web Servicesが、オープンソースへの取り組みを強めている。同社は具体的に、何をどのようにやろうとしているのか。AWSクラウドアーキテクチャ戦略バイスプレジデントのエイドリアン・コックロフト氏へのインタビューを、2回に分けてお届けする。前半では特に、Kubernetesベースのコンテナ管理基盤運用サービスを提供開始した理由などを聞いた。 Amazon Web Services（以下、AWS）が、オープンソースへの取り組みを強めている。同社は具体的に、何をどのようにやろうとしているのか。本連載では、同社におけるオープンソースへの取り組みを指揮する、AWSクラウドアーキテクチャ戦略バイスプレジデントのエイドリアン・コックロフト（Adrian Co
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