MLOpsエンジニア向けBentoML入門:モデルのデプロイと管理
BentoMLを活用し、機械学習モデルのパッケージング、デプロイ、監視、そしてMLOpsエコシステムへの統合を習得し、モデルのライフサイクル管理を効率化します。
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BentoMLの基礎とモデルパッケージング
Unit 1: BentoMLの世界へようこそ
MLOpsとBentoML
BentoMLの基本概念
Unit 2: モデルをBentoにパッケージング
モデルの準備と保存
初めてのBento作成
Python APIでBento
Unit 3: BentoMLサービスを構築する
Serviceの基本
Runnerで高速推論
カスタム処理の追加
BentoMLサービスのデプロイと運用
Unit 1: ローカルデプロイとAPIインタラクション
ローカルで動かす
APIと話そう
Unit 2: モデル監視の基礎
監視の重要性
予測を記録する
パフォーマンスを測る
Unit 3: MLOpsツールとの統合
Dockerでパッケージ
Kubernetesでスケール
クラウドで動かす