ウォルールを使った予測モデルの自動化

目次：

1. 壁の活用方法を学ぶためのビデオシリーズの紹介
2. 使用するモデルの作成
3. モデルのデプロイ
4. パイプラインの作成
5. モデルをパイプラインに追加する
6. パイプラインのデプロイ
7. サンプル推論の実行
8. パイプラインのアンデプロイ
9. 他の興味深い方法の紹介
10. ウォルールの無料版で試してみる

ウォルールを使った予測モデルの活用方法

ウォルールは、予測モデルの作成からデプロイまでの一連のステップを簡単に行うことができるプラットフォームです。この記事では、ウォルールを使用して予測モデルを作成し、デプロイする方法について詳しく説明します。

1. 壁の活用方法を学ぶためのビデオシリーズの紹介

まず最初に、ウォルールの活用方法を学ぶためのビデオシリーズの紹介を行います。このビデオシリーズでは、ウォルールを使用して予測モデルを作成し、基本的なデプロイ方法や並列推論の使用方法、データ接続の設定方法などを学ぶことができます。

2. 使用するモデルの作成

次に、使用する予測モデルの作成方法について説明します。サンプルモデルはPythonモデルであり、ソースコードを直接確認することができます。予測モデルの作成には、CSVファイルに保存された参照データを使用します。モデルのトレーニングには、2011年3月1日を起点に1か月前のデータを使用します。

3. モデルのデプロイ

作成した予測モデルをウォルールにデプロイする方法について説明します。ウォルールを使用するために、ウォルールのインスタンスに接続する必要があります。インスタンスに接続した後は、ワークスペースを作成します。ワークスペースは、モデルのアップロードやパイプラインの保存に使用される環境です。

4. パイプラインの作成

次に、モデルをパイプラインに追加する方法について説明します。パイプラインを使用すると、複数のモデルをシーケンスに設定することができます。この例では、単一のモデルが使用されるため、シンプルなパイプラインとなります。

5. パイプラインのデプロイ

パイプラインをデプロイする方法について説明します。パイプラインのデプロイは、クラスタからリソースを割り当てる作業です。これにより、推論リクエストが行われる際に必要なリソースが準備されます。パイプラインのデプロイ時には、リソースの割り当て量やレプリカの数などを指定することができます。

6. サンプル推論の実行

デプロイしたパイプラインを使用して、サンプル推論を実行する方法について説明します。事前にエクスポートした評価データを推論の入力データとして使用し、結果を確認します。

7. パイプラインのアンデプロイ

最後に、デプロイしたパイプラインをアンデプロイする方法について説明します。パイプラインのアンデプロイにより、クラスタのリソースを解放することができます。

8. 他の興味深い方法の紹介

本記事では、ウォルールの基本的な使用方法を紹介しましたが、他にも興味深い方法があります。他の記事では、さまざまなデータ取得方法や並列推論の実行方法、自動化方法などについて詳しく説明します。

9. ウォルールの無料版で試してみる

最後に、ウォルールの無料版を使用して、本記事や他のチュートリアルを試してみることをおすすめします。ウォルールの無料版をダウンロードして、独自のKubernetes環境にデプロイして活用してみましょう。

ハイライト：

• ウォルールを使用した予測モデルの作成とデプロイ
• パイプラインの作成とデプロイ方法の説明
• サンプル推論の実行手順
• ウォルールの無料版での試用

FAQ:

Q: ウォルールを使うために必要な環境はありますか？ A: ウォルールを使用するためには、Kubernetes環境が必要です。無料版のウォルールを使う場合は、独自のKubernetes環境を構築する必要があります。

Q: サンプルモデルはどのようなデータを予測するのですか？ A: サンプルモデルは、自転車のレンタル数を予測するためのモデルです。

Q: ウォルールの無料版を試すことはできますか？ A: はい、ウォルールの無料版をダウンロードして、独自のKubernetes環境にデプロイして試すことができます。

リソース：

• Wallaroo公式ウェブサイト
• WallarooチュートリアルGitHubリポジトリ
• Wallarooドキュメンテーションサイト