2019/07/22 ABEJA News

[Release Notes :tada: ] ABEJA Platformのローカル学習機能が大幅にアップデートされました

すでにオンプレ環境などにあるGPUマシン等で学習を実施する場合、どうしてもコードやモデルの管理が煩雑になるという課題がありました。また、別途クラウド利用となるとコストが高い。。
そのような課題に今回のABEJA Platformのローカル学習機能が役立ちます!

今までの学習時の課題

  • すでにGPUマシンがあるが、有効活用したい / 今後の学習スケールに限界がある
  • 個別の環境で学習を実施のため、パラメータや学習コードの共有、モデルの管理ができていない
  • 再現性の担保が複雑

新しいローカル学習の場合

  • 学習のリソースをローカル またはクラウドの両方利用可能
  • チームでの学習状況の確認や、ジョブ/モデルのバージョン管理がコンソール上より一元管理
  • ローカルでの学習の進捗がコンソール上で確認可能に
  • ローカル学習のログがコンソール上で確認可能に
  • 学習結果が ABEJA Platform 上に保存されるため、簡単にデプロイメントも可能

今回のアップデートにより、連携機能が強化され、より効率よく機械学習のパイプラインをABEJA Platform上で実施いただけるようになりました!詳しいご利用法はこちらでご紹介しています。

ABEJA Platformは、機械学習の複雑なプロセスをよりシンプルにお客様の課題解決を支援してまいります。ぜひ、ご活用くださいませ!

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