Rancher Meetup #01 in Nagoya まとめ

2019/3/2(土)に開催された Rancher Meetup #01 in Nagoya のTweetまとめです。 Rancher Meetup #01 in Nagoya https://rancherjp.connpass.com/event/121249/
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Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

機械学習の導入が大変でコストかかる。自動化することでコストを減らしていく #rancherjp

2019-03-02 14:28:03
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

ロゴが可愛いから気に入っている!イェーガーとfluentd #rancherjp

2019-03-02 14:28:46
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

理想的な機械学習基盤は、データサイエンティストだけを意識すればいい世界 #rancherjp

2019-03-02 14:30:16
一般男性 a.k.a 陽だまりの草原 @aabbss757

理想的な機械学習環境は、データサイエンティストが機械学習に必要なリソース等を意識せずに、やるべきことに集中できること #rancherjp

2019-03-02 14:33:35
一般男性 a.k.a 陽だまりの草原 @aabbss757

dockerイメージはデータサイエンティストとインフラエンジニアが一緒に管理している #rancherjp

2019-03-02 14:34:16
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

データサイエンティストの仕事が、動かすスクリプトとリソースを指定することの2つになった。インフラもDokcerより下レイヤーの環境を管理する仕事に整理された #rancherjp

2019-03-02 14:34:32
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

機械学習は変化が早い。AIファースト。同一フレームワークを使っても、優れたバージョンができていく。フレームワークもデータの特徴に合わせて、必要な時に必要なものを使うのが適している。変化に強くなければいけない。 #rancherjp

2019-03-02 14:35:45
一般男性 a.k.a 陽だまりの草原 @aabbss757

なぜ機械学習でコンテナを使うのか?機械学習は開発が非常に盛んであり、優れたフレームワークがすぐに開発される。また、使うフレームワークはデータサイエンティストが自由に選びたい。そのためには、変化に強いインフラが必要であったため、コンテナを採用さた。 #rancherjp

2019-03-02 14:36:22
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

CUDA,言語、フレームワーク。いつでも全部変わる可能性がある。明日変えて欲しいとか。そういうレベルの変化にも適応できなければいけない。だからコンテナでやる。Dockerfileで残すので、冪等性の保証ができる。 #rancherjp

2019-03-02 14:37:38
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

機械学習実験に必要なリソースはいつだって可変する。なので必要なリソースを、適切に使える基盤を選択できる必要がある。そこでKubernetes。GPUのリソースも管理対象にできる。#rancherjp

2019-03-02 14:41:13
一般男性 a.k.a 陽だまりの草原 @aabbss757

機械学習の実験は、必要なリソースが実験によって変化する。必要なリソースを配置してくれるオーケストレーターは必須 #rancherjp

2019-03-02 14:41:18
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

k8s学習コスト高い、GUIがあればとっつきやすいのでは?権限管理もできる。慣れてくればkubectlをラップしてCLIツールを使ってもらうことにしている。#rancherjp

2019-03-02 14:43:44
Daichi Yamaguchi @dayamaguchi1

インフラエンジニアの変更にかかるコストがだいぶ下がった。あと新しいことをやっていて、楽しい!モチベーション上がる!#rancherjp

2019-03-02 14:44:56
一般男性 a.k.a 陽だまりの草原 @aabbss757

コンテナ化した機械学習基盤を構築したところ、インフラエンジニアは超楽しい結果になった #rancherjp

2019-03-02 14:44:57