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@Dr_ASA

入門:深層学習の画像認識アプリをKubernetesクラスターで動かしてみよう

More than 1 year has passed since last update.

こんばんわ。
パートナー事業本部で、Azureのセールスを担当しているあさです。

この記事は、Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2018 のエントリです。
https://qiita.com/advent-calendar/2018/microsoft-azure-tech

※すみません、後日きちんと解説記事を書きます。。


Azure Machine Leaning Serviceを使うと、アプリのデプロイ先として以下が選べます。

  • Azure Container Instances
  • Azure Kubernetes Service
  • Azure FPGA マシン
  • Azure IoT Edge デバイス

推論環境として、コンテナを利用することで、機械学習アプリも通常のアプリケーションと同様に高い可搬性や拡張性をもたせることができます。

また、マイクロサービス型のアプリにして、Kubernetesでオーケストレーションすることで、Webアプリエンジニアと機械学習エンジニアがそれぞれ開発したアプリケーションに対して柔軟にバージョン管理できます。

つまり、Azure Machine Leaning Service最高じゃん!という話なんですが、、、、

ここでは、あえてざっくりとしくみを理解するため、Azure Custom Visionを使って簡単な画像認識を行うアプリを作り、Kubernetesで動かす環境をDIYしてみましょう。

image.png

ここでは、以下のことを行います。

  1. Kubernetesクラスタの作成
  2. 画像の学習&モデル作成
  3. Webアプリの開発
  4. コンテナレジストリの作成
  5. コンテナイメージのビルド
  6. Webアプリが使用するストレージの作成
  7. Kubernetesクラスタへのデプロイ
  8. 画像認識アプリの動作確認
  9. ローリングアップデート
  10. スケールアップ

image.png

詳細な手順は、Githubで公開しています。
https://github.com/asashiho/ContainerDays1812

Kubernetesはむずかしい、べんきょうしたいという人は、2019/1/21発売の
しくみがわかるKubernetes Azureで動かしながら学ぶコンセプトと実践知識 を買っていただくか、Microsoftのパートナーになって仲良くしてください(笑)
image.png

エンジョ~イ🍺

おわり

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Dr_ASA
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