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このラボでは、SalmanがKubeflowを使用するメリットについて説明します。Kubeflowは、機械学習に関連しないタスクを抽象化しながら制御できるように設計されたオープンソースのKubernetesベースプラットフォームです。
Kubeflowのアーキテクチャとインストール
Kubeflowパイプラインでのエンドツーエンドのオーケストレーション機械学習実験の作成
Kubeflowの現在のユースケースと、他の業界のチームがクラウドを活用して機械学習の運用をスケーリングしてきた方法
データサイエンス／機械学習モデルの開発において、最も一般的な課題の1つは、大規模かつリアルタイムで運用できるエンドツーエンドパイプラインを設計することです。データサイエンティストやエンジニアは、多くの場合、実験のためのインフラを学習、開発、保守することが求められます。
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