【レポート】深層学習フレームワークChainerを活用したWebサービス事例 #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは。サービスグループの武田です。 2019年6月12日（水）から14日（金）の3日間、千葉県幕張メッセにてAWS Summit Tokyo 2019が開催されています。こちらで講演されたセッション「J1-01 深層学習フレームワークChainerを活用したWebサービス事例」を聴講しましたのでレポートします。 AWS Summitでは全セッションで撮影禁止ということですので、文字だけでお届けします。 概要 深層学習技術を活用したWebサービスの事例として、線画自動着色サービスPaintsChainerの概要とシステム構成をご紹介いたします。また、Preferred Networksが検討しているCreative分野の新しい技術紹介をします。 スピーカー 株式会社Preferred Networks エンジニア 福田 昌昭 （※敬称略） レポート 会社の事業分野 交通システム 産業ロ
Pod Ready++(PodReadinessGate) - Qiita
Kubernetes v1.12.0 で新たな Kubernetes を拡張するための機能が追加されました！ このエントリでは新たに追加された Pod Ready++(PodReadinessGate) についてまとめます。 Pod Ready++ とは Pod Ready++ は Pod の Readinessの条件に拡張を加える事ができる機能です。v1.11 で密かに Alpha として追加され、v1.12 で Beta に昇格しました。これにより独自の Readiness 条件を追加することができます。 目的 Kubernetes は Pod Readiness が true になるとトラフィックを受け付ける準備をします。Pod Readiness は kubelet の Readiness Probe によって判定されます。Pod Readiness が true になるとその P
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