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DeepLearning-Platform-on-Kubernetes

shogomuranushi
February 01, 2019
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 DeepLearning-Platform-on-Kubernetes

shogomuranushi

February 01, 2019
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  1. データ 取得 データ 蓄積 データ 確認 教師デー タ作成 モデル 設計

    学 習 評 価 デプロイ 推 論 再学 習 データウェアハウスの 準備と管理 データのバリデーション(正確性)の確認 からのモデル設計 環境の準備と 高度な分散化 データ、モデル、結果のバージョン管理 統計的に本番にデプロイした瞬間か ら精度が下がることを担保 大量データの取得に必要な や負荷分散 の仕組みや準備、セキュリティ担保 教師データの作成に必要なツールと人材の準備 開発環境から本番環境への引き渡し 冗長性や リソースの担保、 エッジ側との連携プロセス構築
  2. データ 取得 データ 蓄積 データ 確認 教師デー タ作成 モデル 設計

    学 習 評 価 デプロイ 推 論 再学 習 データウェアハウスの 準備と管理 データのバリデーション(正確性)の確認 からのモデル設計 環境の準備と 高度な分散化 データ、モデル、結果のバージョン管理 統計的に本番にデプロイした瞬間か ら精度が下がることを担保 大量データの取得に必要な や負荷分散 の仕組みや準備、セキュリティ担保 教師データの作成に必要なツールと人材の準備 開発環境から本番環境への引き渡し 冗長性や リソースの担保、 エッジ側との連携プロセス構築 活用までに数多くの課題が存在
  3. プロビジョニングツールの選定 簡単、 キレイ、わかりやすい、ドキュメントも多い、高可用性は一工夫必要 ただし、( 系で) を数台追加すると 高負荷問題に遭遇、 の オプションが する、

    に対応し ていない? 公式一押しのプロビジョニングツール に関する部分だけが対象範囲。 が動けばいいので、 部分、 や は自分で自由に構成出来る
  4. 絶賛 移行中 便利! のイケてない公式手順を楽にしてくれる ただし、スポットインスタンスは扱えない スポットインスタンス扱う場合は が良い 最適化 に 用があるので仕事減った!

    導入・設定済み も 公式手順にある も設定不要 マスター管理不要 (たぶん使いづらいところありそう) でもマスター管理不要 でも、 や も管理してほしい
  5. 今後やりたいこと 全体を に 学習部分だけじゃなく、全体を に乗せる。 拡張性低いし辛い マルチクラウド 大人の事情により、 ( )、

    ( )のどちらでも動くように マルチリージョン 海外展開も近いのでマルチリージョン前提 ハイブリッドクラウド というバケモン マシンとクラウドを協調させて、 ワークロードを変動費 から固定費に