論文の概要: Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13655v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 22:46:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-02 17:37:58.910430
- Title: Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
- Title(参考訳): 異なるクラウドプロバイダ上でKubeflowを使用したMLモデルのデプロイ
- Authors: Aditya Pandey, Maitreya Sonawane, Sumit Mamtani
- Abstract要約: Kubeflow上にパイプラインという形で、エンドツーエンドの機械学習モデルを作成します。
セットアップの容易さ、デプロイメントモデル、パフォーマンス、制限、ツールの機能など、さまざまなポイントを分析します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.17205106391379021
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This project aims to explore the process of deploying Machine learning models
on Kubernetes using an open-source tool called Kubeflow [1] - an end-to-end ML
Stack orchestration toolkit. We create end-to-end Machine Learning models on
Kubeflow in the form of pipelines and analyze various points including the ease
of setup, deployment models, performance, limitations and features of the tool.
We hope that our project acts almost like a seminar/introductory report that
can help vanilla cloud/Kubernetes users with zero knowledge on Kubeflow use
Kubeflow to deploy ML models. From setup on different clouds to serving our
trained model over the internet - we give details and metrics detailing the
performance of Kubeflow.
- Abstract(参考訳): このプロジェクトの目的は、Kubeflow [1] – エンドツーエンドのML Stackオーケストレーションツールキットというオープンソースのツールを使用して、マシンラーニングモデルをKubernetes上にデプロイするプロセスを検討することだ。
Kubeflow上でパイプライン形式でエンドツーエンドの機械学習モデルを作成し、セットアップの容易さ、デプロイメントモデル、パフォーマンス、制限、ツールの機能など、さまざまなポイントを分析します。
私たちは、Kubeflowに関する知識のないバニラクラウド/KubernetesユーザがKubeflowを使ってMLモデルをデプロイするのに役立つセミナー/イントロダクティブレポートのように振る舞うことを願っています。
さまざまなクラウドのセットアップから、インターネット上でトレーニングされたモデルを提供するまで、Kubeflowのパフォーマンスの詳細とメトリクスを提供します。
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