実践編: はじめに¶
概要¶
Kubernetes上でAIアプリケーションを作成するハンズオンです。 まずは一連の流れを体験することが目的です。
ハンズオンの流れ¶
- 当日の環境確認
- ハンズオンを行うための環境構築
- トレーニングデータの準備
- サンプルの学習コードを使ってモデル作成
- アプリケーションから利用するためのモデルを生成
- 生成したモデルを生成し、クライアントから呼び出し、推論を行う
ゴール・目的¶
基本コース¶
Kubernetes環境下でAIアプリケーションのデプロイまでの１連の流れを体験する。
- データの取得から、データ準備、トレーニング、サーブまでを体験
最終的なアウトプットとしては以下のように、物体に写真の中の物体にマーキングされた画像を出力するのがゴールです。
オプション¶
環境・リソースに限りがあるため終わった方で試したい方はお伝えください。
- オプションでフローの中を更に高速化
- GPUを活用し演算の高速化を体験
- KubeflowのコンポーネントであるArogo CI を使い自動化を体験
- メインはオンプレの環境を使用しましたが、これがクラウドでもアーキテクチャの変更なしに同じことができることを体験する。