はじめに
Red Hat OpenShift Data ScienceはRed Hat OpenShiftのマネージド・クラウドサービスに対するアドオンです。データサイエンティストにサンドボックス環境を提供し、機械学習モデルの開発、トレーニング、テスト、およびデプロイが可能です。
今回は前回ご紹介したRed Hat OpenShift Developer SandboxでRed Hat OpenShift Data Scienceを使用する方法をご紹介します。
Red Hat OpenShift Developer Sandboxにアクセスしたことが無い方は、こちらの記事を参考に、OpenShift Developer Sandboxにアクセスしてください。
Red Hat OpenShift Data Science 公式ページ
まずはじめに、Red Hat OpenShift Developer Sandboxにアクセスし、パネルのアイコンをクリックします。
「Red Hat OpenShift Data Science」を選択します。
今回はJupyterを使ってみたいと思いますので、Jupyterの「Launch application」をクリックします。
Jupyterが起動します。
今回はGitからクローンして実行したいと思いますので、画面左側のGitのアイコンをクリックします。
「Clone a Repository」をクリックします。
URL↓を入力し、「CLONE」をクリックします。
https://github.com/takahi-i/mlbook
ファイルブラウザにクローンした「mlbook」が表示されます。
「mlbook」→「notebook」→「chapter01」と進んでいき、「機械学習の理解.ipynb」をクリックします。
すると「機械学習の理解.ipynb」がタブで開きます。
「!python -V」の部分にカーソルを合わせクリックし、上部の実行アイコンをクリックします。
実行結果が表示されます。
このようにRed Hat OpenShift Data ScienceではOpenShift上で機械学習を実行することができます。
今回は一例としてJupyterをご紹介しました。
以上となります。