ML expert Platform の概要

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VPC環境で利用できます。

ML expert Platformは、AI/MLサービスのための全プロセスであるデータ管理/処理から大規模分散学習、そして小型モデルから超巨大 AIモデルまでを網羅するサービングリリースまで、効率的で安定したサービスを提供します。

ML expert Platformご利用ガイドのご案内

ML expert Platformを円滑に利用するために、次の目次と目次別内容をご確認ください。

  • ML expert Platform の概要: ML expert Platformのご紹介および使用に役立つ関連リソースのご案内
  • ML expert Platform の仕様: ML expert Platformを使用するためのサポート環境と料金のご案内
  • ML expert Platform とは: ML expert Platformの使用についての理解に役立つための概念のご案内
  • ML expert Platform のシナリオ: ML expert Platformを利用する全プロセスのご案内
  • ML expert Platform を開始する: ご利用の申し込み/解約および使用量確認方法のご案内
  • ML expert Platformの使用
    • Workspace: ML expert Platformの Workspace画面のご案内
    • ML expert Platformのワークスペース
      • Workspace ホーム画面: Workspaceのホーム画面のご案内
      • Dashboard: Workspaceメンバーとプロジェクト情報、API Keyの作成と削除方法のご案内
      • Member Settings: Workspaceメンバーの追加と削除方法のご案内
      • GPU Resources: Workspaceに割り当てられた GPUリソースの確認方法のご案内
      • Data Manager: Workspace内のデータセットリストと詳細情報の確認方法のご案内
    • Project
      • Projectホーム画面
        • Overview: プロジェクト内の最近のタスク履歴と kubeconfigのダウンロード方法のご案内
        • Members: プロジェクトメンバーの追加と削除方法のご案内
      • Volumes: ボリュームの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
      • Notebooks: Jupyter Lab Notebookの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
      • Tensorboards: Tensorboardの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
      • Model Registry: モデルリストおよび詳細情報の確認方法のご案内
      • Pipelines画面
        • Pipelines の事前準備: Pipelines機能を使用するための事前準備事項のご案内
        • Pipelines: Pipelinesの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
        • Experiments: Experimentの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
        • Runs: Runの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
        • Rucurring Runs: Rucurring Runの作成、削除および詳細情報の確認方法のご案内
      • Monitoring: モニタリングダッシュボードの確認方法のご案内
      • kubectlを利用したモデル学習: kubectlを利用したモデル学習方法のご案内
      • kubectlを利用した Secret管理: kubectlを利用した Secret管理方法のご案内
  • ML expert Platform の権限管理: SubAccountを活用した ML expert Platformの権限管理方法のご案内
  • ML expert Platform のリリースノート: ML expert Platformご利用ガイドのアップデート履歴

ML expert Platform関連リソース

ML expert Platformを会社に導入する上で詳細な情報が必要な開発者、企画者などは次のリソースを積極的に活用することをお勧めします。