Kubeflow Elrya を用いた MLOps (Machine Learning Operations) は、Kubernetes 上で機械学習ワークフローを実行するためのプラットフォームです。Kubeflow Elrya を用いた MLOps を行う場合、以下のようなステップがあります。
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Kubeflow Elrya をセットアップする: Kubeflow Elrya を使用するには、まず Kubernetes クラスター上にセットアップする必要があります。Kubeflow Elrya のセットアップ方法については、公式ドキュメントを参照してください。
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Jupyter Notebook を使用したモデル開発: Kubeflow Elrya は、Jupyter Notebook を使用したモデル開発をサポートしています。Jupyter Notebook 上では、Python や R などの言語を使用して、データを処理したり、モデルをトレーニングしたりすることができます。Kubeflow Elrya を使用することで、Jupyter Notebook をクラウド上で実行することができます。
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Argo Workflow を使用したワークフロー設計: Kubeflow Elrya は、Argo Workflow を使用したワークフロー設計をサポートしています。Argo Workflow は、Kubernetes 上でワークフローを実行するためのツールです。Kubeflow Elrya を使用することで、Argo Workflow を使用して、モデル開発やデプロイメントのワークフローを設計することができます。
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ワークフローを実行する: Kubeflow Elrya を使用すると、Argo Workflow を使用して設計したワークフローを実行することができます。ワークフローが実行されると、各ステップは順番に実行され、出力は次のステップに渡されます。
ワークフローが完了すると、結果が生成されます。 -
モデルをデプロイする: Kubeflow Elrya を使用すると、モデルをデプロイするためのステップをワークフローに追加することができます。Kubeflow Elrya では、Kubernetes 上で API サーバーを立ち上げるステップを使用することで、モデルをデプロイすることができます。また、Kubeflow Elrya では、Istio を使用した Service Mesh を構築することで、モデルを安全かつスケーラブルにデプロイすることができます。
以上が、Kubeflow Elrya を用いた MLOps の一般的な流れです。Kubeflow Elrya を使用することで、Kubernetes 上で効率的かつスムーズに MLOps パイプラインを構築することができます。
