［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
Distributed TensorFlow を Google Cloud Platform で動かしてみる - Qiita
さて前々回、前回とDistributed Tensorflowの仕組みを学んできましたが、いよいよGoogle Cloud Platform(GCP)上で動かしてみます。無料枠の$300を突っ込んでvCPUインスタンスをたくさん作れば貧乏人にも高火力の鱗片が見れるのでは？という期待がモチベーションでした。 最初にネタばらししてしまうと、GCPの無料アカウントでは1regionにつきvCPU8個までに制限されていることがわかりましたので、それほどの高火力にはなりませんでした。今回はインターフェイスとマスタサーバに１個ずつvCPUを当てたので、vCPU6個での並列化となります。それでも、もちろんちゃんと速くなりました。 Dockerイメージの作成 GCPのContainer Engine で動かしたいので、まずDockerイメージを作ります。 先日ビルドしたTensorflowサーバのみを入れ
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