Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
事業に失敗しつづけた末に編み出した「IR1000本ノック」が、かなり効果的だった話｜黒崎 俊 / プレックス代表取締役
僕は2018年にPLEXという会社を立ち上げました。それから５年、メンバーは200人を超え、今期の売上は30億円を見込んでいます。資金調達は今のところしていませんが、新規事業への投資ができるぐらいの利益も出ています。 まだまだ「大成功！」とまではいえませんが、この先の大きな成長を見据えられるぐらいには、安定して伸びてきました。 ただ、僕自身は決してビジネスセンスがあるタイプではありません。実は学生時代も含めると４つほど、「なんとなくいけそう」と感覚で事業を作っては、伸びずに潰してしまったんです。 だからこそ、今回は事業を立ち上げる前に入念な「事前準備」をしました。徹底的にリサーチをして、ビジネスの成功パターンを学んで、仮説を検証する。そのうえで事業を立ち上げた。 その結果気づいたのが、 事業づくりにはちゃんと「やり方」があって、実は誰でもできるレベルまで落とし込める ということです。 起業
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