YOLOを自動ファインチューニングしてk8s × R2にデプロイするCTパイプライン設計案
Qiita / 2026/6/19
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要点
- 既存の趣味運用では、YOLOのファインチューニング済みモデルをCloudflare R2で管理し、k8sバックエンドが起動時にダウンロードして推論する構成を採用している。
- モデルファイルとイメージを切り離し、k8sのオートスケーリングを活かせている点を利点としている。
- Google Colabでの手動学習の限界を感じ、データ蓄積をトリガーに自動でモデルが進化するMLOpsのCT（継続的トレーニング）パイプラインへ移行したい考えを示している。
- 自分の備忘録として、YOLOの自動ファインチューニングとk8s×R2デプロイを前提にした設計案を整理する内容になっている。
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