Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes

このプロジェクトでは、次のことを行います。

Configure a GKE cluster with an autoscaling node pool.

Deploy TensorFlow Serving in an autoscalable configuration.

Monitor serving performance and resource utilization

1 hour 30 minutes
中級
ダウンロード不要
共有できる証明書
英語
デスクトップのみ

This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).

あなたが開発するスキル

  • Cloud Management

  • Cloud Storage

  • Data Management

プロジェクトの仕組み

新しいツールやスキルをインタラクティブな実践的環境で学習します

ダウンロードが不要のクラウド型ワークスペースでソフトウェアやツールにアクセスできます。

提供:

Placeholder

Google Cloud

よくある質問

プロジェクトでは、インタラクティブな実践型の環境で、一連の指示に従ってアクティビティやシナリオを完成します。プロジェクトは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境とさまざまな製品の実際のインスタンスで完了します。

プロジェクトを購入すると、プロジェクトを完了するために必要な製品への一時的なアクセスを含む、プロジェクト完了のために必要なすべてのものを手に入れることができます。

プロジェクトは、技術的にはモバイルデバイスで作業可能ですが、ノートパソコンまたはデスクトップのみでプロジェクトを完了することを強くお勧めします。

プロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、製品環境を終了する前に、ファイルや作業内容を必ず端末に保存しておいてください。

プロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

プロジェクトには学費援助が利用できません。

まれに、メンテナンスなどの理由でプロジェクトが停止されることがあります。何か問題が発生した場合は、お問い合わせまでご連絡ください。

プロジェクトでは聴講を使用できません。

ページ上部には、このプロジェクトで推奨される経験レベルが表示されます。

はい。プロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用できます。