MLOpsツールキットについて

ハードウェアからアプリケーションまで、機械学習ツールキットの構築において考慮すべき要素を解説

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ハードウェアからアプリケーションまで、機械学習ツールキットの構築において考慮すべき要素を解説

AIは将来が有望な分野ですが、その活用は簡単ではありません。企業各社は適切なアーキテクチャの構築、既存プロジェクトの拡大、最適なハードウェアの選択などに苦労しています。オープンソースは広く採用され、企業の多くの課題に対応します。ただし、セキュリティやツール統合の問題も忘れてはなりません。多くの企業は第一歩を踏み出すためのツールキットを求めています。

MLOpsツールキット
本書では、機械学習の運用を開始し、規模を拡大したい企業のためのツールキットを紹介します。まずハードウェアレイヤーからアプリケーションレイヤーまでスタック全体を概説します。次にソリューションを構築する際に検討すべき要素、およびスタックの各部分に使えそうなソリューションを検討します。企業向けサポートやマネージドサービスで実運用グレードレベルの環境を構築したい企業にも、本書は役立つでしょう。

機械学習ツールキットの内容:
• すでに市場でテスト/検証済みのハードウェアとソフトウェア
• データ処理とモデル構築に対応するオープンソースの機械学習ツール
• オーケストレーションのためのコンテナソリューション
• クラウドコンピューティングと複数の選択肢
• 企業内で展開可能な実運用グレードのソリューション

OSからアプリまですべてのレイヤーと機械学習のライフサイクルに対応するソリューション。詳細はホワイトペーパーをダウンロードしてお読みください。


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