トレーニングと展開の両方のジョブをk8に展開することができます。Jupiterノートブックを使用して研究開発を行う環境もあります。要するに、これにより、エンジニアは、単一のスケーラブルなプラットフォーム上で深く学習に焦点を当てたモデルを調査、開発、トレーニング、および展開することができます。 何よりも、KubernetesとDockerは基盤となるリソースを抽象化するため、ラップトップ、オンプレミスのハードウェア、クラウドクラスタで同じ展開が可能です。
Kubernetes と TensorFlow の融合した Kubeflow は使うしかないですね。
まだ試していないのでこれからやってみようと思いますが、さっそく試してみた方いましたら情報をお寄せください！
https://kubernetes.io/blog/2017/12/introducing-kubeflow-composable/
------------------------------------------------------------------------
N2iでは、企業向け人工知能の受託開発や
人工知能を使ったビックデータ解析を行っています。
【ご相談・お問い合わせ】はこちら
------------------------------------------------------------------------
