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 のプロジェクトは、以下のコンポーネントで構成できます。
- 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
- データ保持が必要なプロジェクトの場合、プロジェクトにクラスターストレージを追加できます。
- 接続
- 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。