AWS Startup ブログ

Tag: Kubernetes

【開催報告&資料公開】ML@Loft #9 Deep Learning フレームワークと推論

こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの辻です。第9回目の ML@Loft は Deep Learning フレームワークと推論をテーマに12月に開催しました。 ML@Loft は機械学習のお悩み相談イベントで、目黒の AWS Loft Tokyo で2019年4月より毎月開催しています。AWS をお使いのお客様がサービスの中に機械学習を取り入れて開発・運用していく際のお悩みを相談できる場が欲しい、ということで始まったコミュニティイベントです。登壇者(相談役)が自己紹介を兼ねた10分ほどの Lighting Talk (LT) を順番に行った後、テーブルに分かれて具体的な相談・ディスカッションを行う、という二部構成で開催されています。過去の様子は登壇者のスライド付きでブログにまとまっています。 毎回登壇者の希望をもとにテーマを決めており、第9回となる今回のテーマは「Deep Learning フレームワークと推論」です。今回登壇・相談役をお願いしたのは 梅澤 慶介 氏(chug (Chainer User Group))、瀬尾 直利 氏(株式会社ZOZOテクノロジーズ)、三條 智史 氏(クックパッド株式会社研究開発部)、松岡 玲音 氏(株式会社メルカリ AIチーム)の四名です。当日の流れに沿って内容を振り返りたいと思います。

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スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編

こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」「スタートアップためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編」という記事を公開してきましたが、Kubernetes に興味があるスタートアップも多いのではないでしょうか。今回は Kubernetes にフォーカスしてお話しします。 なお Kubernetes 以前に、「そろそろコンテナやった方がいいか?」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか?」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。

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