みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
2020年は僕にとって転機の年になります。というのも、今月末でJenkinsプロジェクトからは一歩退き、CloudBeesでは顧問に退き、そして新しい会社Launchableを始めるからです。 思えばJenkinsは色々な人のおかげで言い出しっぺの僕の予想を遥かに超えた大掛かりなプロジェクトに成長しました。本当に子供の成長を見るような思いです。だから、いつからか、僕としては後をどうやって引き継ぐかを考えるようになりました。今日、コミュニティとCloudBeesのおかげで、新しいボードメンバー達であったりJenkins Xであったり、コミュニティに新しいリーダーが育っています。なので、安心して彼らに今後を託す事が出来ます。実際の所、2019年中から徐々にプロジェクトから手を引き始めて色々な事を色々な人に任せてきたので、この発表で何かが突然大きく変わるということはありません。引き続きJenki
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