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機械学習モデルを本番環境で運用する際、スケーラビリティや管理のしやすさは重要です。MLflowのFastAPIによるデプロイは手軽ですが、大規模運用には不向きな場合があります。本記事では、MLflowで管理されたモデルを、Kubernetes上で動作する高機能なMLモデルサービング基盤KServeにデプロイする方法を解説します。

業務では主にCIとしてJenkinsを利用しているのですが、前々から気になっていたArgo CDを本連載を機に体感してみたいと思います。

チームの輪読会でKuberntes完全ガイドを読みました。 k8s本は、GKEを例にしながら、k8sのCLIツールだったりマニフェストのyamlファイルを丁寧に紹介しており、実践的に勉強するの適しています。手を動かしつつ勉強したいところですが、クラウドプロバイダーが提供するマネージドk8sはコストが高めで気分的にほいほい使えないところがあります。となるとローカル環境でk8sを用意したくなります。