導入までの流れ

KAMONOHASHIを活用してDeep Learning開発組織を立ち上げるためのステップ

  1. AI環境についての話し合い 使用中のツール、過去に構築済みのモデル、既存の機械学習の適用先、組織的な役割などをお客様と話し合います。 KAMONOHASHIの構成説明や導入予定先の環境確認を行い、導入する際の問題やリスクを検討します。
  2. 事前検証の実施 お客様の環境と同等の環境を構築し、KAMONOHASHI構築検証を行います。 ユーザ数や学習規模など、お客様の利用想定を元に、 管理サーバ、NFSのストレージ容量を試算する支援を行います。
  3. KAMONOHASHI導入 KAMONOHASHIの動作に必要なKubernetesを管理サーバ上に構築し、 管理サーバおよびGPUサーバ上にKAMONOHASHIを構築します。
  4. トレーニングの実行 KAMONOHASHIの一般ユーザ・管理者向け機能の標準的な利用方法について、各1~2時間程度のトレーニングを行い、 組織内で構築された AI 文化を支えるための質問の場を設けます。

関連情報

導入サービスを利用せず、お客様ご自身でKAMONOHASHIを導入する場合は、以下のドキュメントをご参考ください。

KQI確認済み動作環境一覧
KQI管理者マニュアル
KQI利用者マニュアル
KQI CLIインストールマニュアル
KQIインストールマニュアル
チュートリアル

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