【機械学習ワークフロー】Kubeflow 1.0 : ハイパーパラメータ調整

プログラミング
機械学習 (ML) モデルのハイパーパラメータとアーキテクチャの自動調整のために Katib を利用
【機械学習ワークフロー】Kubeflow 1.0 : ハイパーパラメータ調整

【Kubeflow 1.0 : ハイパーパラメータ調整】
◆ Katib へのイントロダクション
Kubeflow は Google 社がオープンソース化した、機械学習ワークフローを Kubernetes 上で展開可能にするプラットフォームです。3 月に 1.0 ステーブル版がリリースされましたので、ドキュメントを翻訳しています。

コンポーネント・ガイドにはハイパーパラメータ調整についてのドキュメントが幾つか用意されています。今回は Katib へのイントロダクションです。機械学習 (ML) モデルのハイパーパラメータとアーキテクチャの自動調整のために Katib を利用します。

Kubeflow は機械学習 (ML) システムを開発して配備するための Kubernetes 上に構築されたプラットフォームです。

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