スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI | Google Cloud 公式ブログ
スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI ※この投稿は米国時間 2019 年 3 月 22 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2015 年にオープンソース化されて以来、TensorFlow はエンドツーエンドの完全な ML（機械学習）エコシステムへと成長を遂げました。さまざまなツールやライブラリ、デプロイ オプションを含んでおり、ユーザーが調査段階から本番環境へと容易に移行できるよう支援します。そして、今年 3 月に開催された 2019 TensorFlow Dev Summit では、ML モデルをさらに使いやすくデプロイしやすいものにする TensorFlow 2.0 が登場しました。 ML フレームワークとしてスタートした TensorFlow は、その後包括的なプ
Google、継続的デリバリに対応したデプロイ自動化ツール「Spinnaker 1.0」正式発表。GCE/GKEだけでなく、AWS、Azure、OpenStackなどマルチクラウド対応 － Publickey
Google、継続的デリバリに対応したデプロイ自動化ツール「Spinnaker 1.0」リリースを発表。GCE/GKEだけでなく、AWS、Azure、OpenStackなどマルチクラウド対応 SpinnakerはもともとNetflixが開発し、2015年にオープンソースとして最初のバージョンを公開しています。 参考：Netflix、マルチクラウド対応の継続的デリバリを実現する「Spinnaker」をオープンソースで公開 このときすでにNetflixの開発にGoogleは参加しており、その後もSpinnakerの開発が進められてきました。 Spinnakerはデプロイに求められるほとんどすべての機能を備えていると、次のように説明されています。 In Spinnaker, deployments are orchestrated using custom release pipelines,
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