- ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします。
- ステップ2:pipやcondaを使って依存関係をインストールします。
- ステップ3:データセットを準備し、パイプラインYAMLを設定します。
- ステップ4:訓練コマンドを実行してモデルを構築・調整します。
- ステップ5:内蔵のメトリクスとビジュアライゼーションを使って結果を評価します。
- ステップ6:訓練済みモデルをRESTful APIまたはDockerサービスとして展開します。
- ステップ7:統合ダッシュボードを通じてパフォーマンスを監視します。