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About Rekcurd projects

Rekcurdは機械学習モジュールの運用のためのソフトウェア群です。「機械学習モジュールの配信を簡単に」「機械学習モデルの管理と機械学習モジュールのデプロイを簡単に」「機械学習モジュールの組み込みを簡単に」というコンセプトで設計しています。RekcurdはKubernetesをサポートしています。

Features

  • Kubernetes
  • Istio
  • Developer-Friendly web interface (Rekcurd-dashboard)
    • 機械学習サービスのデプロイ
    • トラフィックコントロール (AB testing)
    • 機械学習モデルのアップロード、バージョニング
    • 機械学習モデルの切り替え
    • 性能評価データのアップロード、バージョニング (TBD)
    • 性能評価結果の可視化 (TBD)
  • Django-like gRPC micro-framework (Rekcurd)
  • SDK (Rekcurd-client)

Components

  • Rekcurd: 機械学習モジュールのウェブサービス化のためのプロジェクト。gRPCのマイクロフレームワークで、Django や Flask のように使えます。
  • Rekcurd-dashboard: 機械学習モジュールのデプロイと機械学習モデルの管理のためのプロジェクトです。あらゆるRekcurdサービスをWebUIで扱うことができます。また、KubernetesやIstioの操作もできます。
  • Rekcurd-client: 機械学習モジュールの組み込みのためのプロジェクトです。あらゆるRekcurdサービスに接続できます。

Sub components

  • dockerfiles: Rekcurd exampleのためのコンテナイメージです。Docker Hubと連携していますので、docker pullで利用することもできます。
  • grpc-proto: RekcurdのためのgRPC specです。
  • Airflow-plugin: Airflowプラグインです。Rekcurd DashboardのAPIに接続します。
  • rekcurd-example: Rekcurdのサンプルです。
  • rekcurd-client-example: Rekcurd clientのサンプルです。

Architecture

Recommended requirement

  • Python 3.6
  • Kubernetes 1.11~
  • MySQL 5.7
  • Online storage (Ceph, AWS S3)
  • (If necessary) Private Docker registry
  • (If necessary) Private git repository (e.g. GitHub Enterprise, GitLab, ...)

Getting Started

See docs.

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Contributors