機械学習システムの運用課題とコンテナオーケストレーションがもたらすもの - yubessy.hatenablog.com
最近仕事では機械学習を使ったアプリケーションをKubernetes上で運用することが多くなっています。 MLOpsのような言葉も次第に浸透してきたりと、システムとしての機械学習をどう運用していくかが活発に議論されるようになってきました。 運用に頭を悩まされてきた身としては心強い限りです。 この記事ではKubernetes(以下k8s)のようなコンテナオーケストレーション技術が、機械学習システム(以下MLシステム)の実行基盤としてなぜ適しているのかについて考えてみました。 注意点として、私はMLアルゴリズムの専門家ではなく、またLinuxやコンテナ技術の専門家でもありません。 あくまで仕事としてMLシステムを運用するためにk8sを利用している立場からの考察です。 TL; DR: MLシステムの運用には次のような課題が存在する 目的によって求められるワークロードの形態が異なる 一時的・断続的に
マルチコンテナ構成による機械学習アルゴリズムとアプリケーションの疎結合化 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、Analyticsグループの田中です。 以前は主にデータ分析基盤を開発・運用していましたが、現在は機械学習基盤の開発に携わっています。 今回はレコメンドエンジンを題材に、コンテナ技術を活用した機械学習システムのアーキテクチャをご紹介します。 リブセンスでのレコメンドエンジン開発 リブセンスでは以前から機械学習を利用したレコメンドエンジン開発に力を入れています。 このブログの初回の記事でも社内で利用しているBPMFアルゴリズムについて解説しています。 この記事にもあるのですが、社内のレコメンドをとりまく状況は次のような点が特徴です。 複数のサービスでそれぞれのニーズに合わせたレコメンドエンジンを開発・運用している マッハバイト・転職ナビ・転職会議などの各メディアでそれぞれ独自のレコメンドエンジンが稼働している 主な事業領域である求人・不動産サービスでは、アイテムの件数は多くないが
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