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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

NetAppによるオープンソースMLOps

共同作成者

ネットアップ、 Mike Oglesby
NetApp、Mohan Acharya氏

あらゆる規模の企業や組織が、多くの業界で、人工知能( AI )、機械学習( ML )、ディープラーニング( DL )を導入して、現実世界の問題を解決し、革新的な製品やサービスを提供し、競争が激化する市場で優位に立つことになりつつあります。AI 、 ML 、 DL の利用が増えるにつれ、ワークロードの拡張性やデータの可用性など、多くの課題に直面しています。この解決策では、NetAppのデータ管理機能と一般的なオープンソースのツールやフレームワークを組み合わせることで、これらの課題に対処する方法について説明します。

この解決策は、MLOpsワークフローに組み込むことができるさまざまなオープンソースのツールとフレームワークを紹介することを目的としています。これらのさまざまなツールやフレームワークは、要件やユースケースに応じて、一緒に使用することも、単独で使用することもできます。

この解決策では、次のツール/フレームワークについて説明します。

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