オープンソースの機械学習プラットフォーム「MLflow」、Linux Foundationプロジェクトに加入
今回の、MLflowのLinux Foundationプロジェクトへの加入にともない、Linux Foundationは同プラットフォームの採用とコントリビューションをさらに拡大すべく、オープンガバナンスモデルを備えたベンダーニュートラルな拠点を提供する。 MLflowは、機械学習モデルの複雑なプロセスに対応するために開発されており、実験の追跡、再現可能な実行用のコードパッケージ化、モデルの共有、協力を含むデータの準備から本番環境へのデプロイメントまで、エンドツーエンドの機械学習開発ライフサイクルを管理するためのプラットフォームを提供することで、従来は困難だったモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイ、管理といったプロセスがオーバーフローすることを防いでいる。 6月22日～26日（現地時間）にバーチャルで開催された「Spark ＋ AI Summit」では、スターバックス、エクソ
NVIDIA Container Toolkit を使って Docker コンテナで GPU を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は NVIDIA Container Toolkit を使って Docker コンテナから Docker ホストの GPU を使う方法について書く。 これまで Docker コンテナで GPU を使う方法は、nvidia-docker と nvidia-docker2 という二つの世代を経てきた。 それも、ここに来てやっと一息ついたかな、という印象がある。 GPU の基本的なサポートが Docker 本体側に取り込まれて (v19.03 以降)、GPU ベンダーはそのドライバを提供する形に落ち着いた。 そして、従来の nvidia-docker2 は非推奨 (Deprecated) な方法となっている。 なお、GPU ベンダーがドライバを提供する、と前述した通り NVIDIA のリソースが一切不要になったわけではない。 そのため、インストール手順やインターフェースの使い勝手という観点で
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