こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。
最近は、MLOpsへの興味が大きく、ツールの実利用や勉強会での発表を行っています。
機械学習プロジェクトにおいて、久々の実行や引き継いだコードの実行の際に、順序や実行環境を思い出したり準備したりしながら確認するのはすごく大変です。 コンテナ化された上でパイプラインがあると、実行順序も実行環境も覚えたり記録したりする必要がなくなります。
コンテナとパイプラインを組み合わせて利用するAmazon SageMakerを利用し、学習パイプラインを構築してみました。 その概要とAmazon SageMakerを利用したパイプラインを構築する上で押さえておくべきだと思う概念を簡単に紹介します。
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