CSVモデルのコンテナ化で実現する効率的な機械学習環境構築法

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CSVモデルのコンテナ化は、機械学習モデルをCSVファイル形式で扱いながらDockerコンテナにパッケージする技術です。これにより環境構築の手間を削減し、再現性と移植性を高めます。

プロンプト例

“CSVファイルを使った機械学習モデルのDockerコンテナ化ステップを詳しく教えてください。AWS SageMakerでの利用も視野に入れてください。”

プロンプト例の出力結果

CSV形式のデータを用いてScikit-learnなどのモデルをトレーニングし、そのコードと依存環境をDockerfileで定義します。SageMakerでは、predictor.pyやtrainスクリプトを用意し、DockerイメージをビルドしてAmazon ECRにプッシュしてホスティングします。こうしてモデルをコンテナ化すると、環境差異に左右されず安定したデプロイが可能になります。CSVの読み込みはpandasなどで柔軟に対応します。