はじめに

データサイエンティストは、データサイエンスの作業を 1 つのプロジェクトにまとめることができます。OpenShift AI のデータサイエンスプロジェクトは、次のコンポーネントで構成されます。

Workbenches: ワークベンチを作成すると、JupyterLab などの好みの IDE でモデルを操作できるようになります。
クラスターストレージ: データを保持する必要があるデータサイエンスプロジェクトの場合は、クラスターストレージをプロジェクトに追加できます。
Connections: プロジェクトに接続を追加すると、データ入力をワークベンチに接続できるようになります。
Pipelines: 機械学習ワークフローを標準化および自動化し、データサイエンスモデルをさらに強化してデプロイメントできるようにします。
モデルおよびモデルサーバー: トレーニング済みのデータサイエンスモデルをデプロイして、インテリジェントなアプリケーションを提供します。モデルは、アプリケーションがモデルにリクエストを送信できるようにするエンドポイントを使用してデプロイされます。

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