はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。私は今年入社したばかりの新卒社員なので今年一年は新しいことしか学んできませんでした。その学んできた中でもOpenShift AIは一番インフラエンジニアとして学びになったと感じました。（あと単純にAIが好きだったので一番楽しかったです。）今まで、様々なソフトウェアに対してアプリケーション目線のことしか考えてきませんでしたが、OpenShift AIの勉強を通じて、そのソフトウェアがどのようにして動いているのか、内部のアプリケーションがどのようにして実行さ

Timee Product Advent Calendar 2024 13日目の記事です。 MLOpsエンジニアとして10月にタイミーにジョインした、 ともっぴ です。 データエンジニアリング部 データサイエンス（以下DS）グループに所属し、ML基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 本記事では、Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するために行った 「Vertex AI Pipelinesテンプレートを管理するArtifact Registryの導入」 の取り組みを紹介します。 過去、

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである、次世代の Amazon SageMaker についてお知らせします。まったく新しい SageMaker には、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、 機械学習 (ML) モデルの開発とトレーニング、 生成 AI アプリケーション開発に必要なほとんどすべてのコンポーネントが含まれています。 現在の Amazon SageMaker は Amazon SageMaker AI に名称変更されました。SageMaker

この記事を読んで分かること レバレジーズの機械学習エンジニアの今年1年の活動について分かります！ レバレジーズの生成AIを活用した取り組み状況について分かります！ この記事を読んで分かること はじめに 今年やったこと 生成AIへのリソース全振り 最初にぶつかった壁：そもそも社内で生成AIを使える状態にする CAIL(社内AIチャットツール)の開発 CAILの社内認知 社内用Difyの整備 社内QAボット その他具体的な内容は書けないが業務効率化したもの toC/toBサービスへの機能開発 来年やりたいこと

こんにちは、AIチームの干飯( @hosimesi11_ )です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 10日目の記事になります。本記事では、FastAPIを使ったサーバのプロファイリングについて扱います。 本記事で用いたコードは こちら で公開しています。 はじめに 機械学習モデルのプロダクト組み込みが進むに連れて、データサイエンティストや機械学習エンジニアがモデルのプロダクト組み込みまでやることが増えてきていると感じています。ただ、GoogleのMLOpsの 記事 にある通り

AIモデルの作成における学習管理に活用できるMLOpsの関連パッケージ（Hydra、OPTUNA、MLflow）について説明します。Hydra、OPTUNA、MLflowそれぞれについて、特徴や使用方法を紹介します。

こんにちは。ソリューションアーキテクトの徳永です。2024 年 11 月 15 日に「生成 AI が切り拓く、 今後のエンジニアリング環境」というというテーマで、セミナーをオンラインにて開催いたしました。本ブログでは、イベント内容を簡単にご紹介しつつ、アセット資料を紹介致します。このセミナーでは、生成 AI を活用して実際にエンジニアリング環境の改善を進めている3 社様の先進的な取り組みをご紹介させて頂きました。 リポジトリをまるごと AI でレビューする LongContext モデルを利用したレビュー

こんにちは。メルペイ Engineering Engagement チームの mikichin です。 今年も、メルカリグループは Advent Calendar を実施します！ ▶ Mercari Advent Calendar 2024 はこちら Merpay & Mercoin Advent Calendar とは？ Advent Calendar の習慣にもとづいて、メルペイ・メルコインのエンジニアがプロダクトや会社で利用している技術、興味のある技術分野やちょっとしたテクニックなど知見をア

この記事は Amazon EKS and Kubernetes sessions at AWS re:Invent 2024 (記事公開日: 2024 年 11 月 16 日) を翻訳したものです。 イントロダクション Amazon Web Services の年次イベントである AWS re:Invent 2024 が近づいています。今年のイベントでは、Kubernetes やその他のクラウドネイティブ技術に焦点を当てたセッションのフルトラックを含みます。広大なセッションカタログを簡単に参照できるよう、

AWS re:Invent 2024 に向けた準備が着々と進む中、11 月 6 日は最新の AWS ヒーロー たちを発表したいと思います! 新しいヒーローたちは、AWS テクノロジーに関する専門知識、そしてこれらのテクノロジーの活用と知識の共有への献身におけるすばらしいお手本です。ヒーローたちの AWS コミュニティへの貢献に心から感謝し、彼らを皆さんにご紹介できるのをとても嬉しく思っています。 Ayyanar Jeyakrishnan 氏 – インド、ベンガルール 機械学習ヒーローである Ayyanar

はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。 前回 はOpenShiftでGPUを利用するための設定方法について解説しました。今回はいよいよOpenShift AIを導入してJupyterNotebookを起動するところまでを解説します。 OpenShift AIの4つの主な機能 OpenShift AIのトップ画面は以下のようになります。 OpenShift AIのトップ画面 OpenShift AIには大きく４つの機能があります。 Data Science Projects データサイエンスの

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小野です。 昨今のAI開発において、便利なプラットフォームが数多く登場していますが、その中でもOpenShift AIに対する需要が高まっていると感じています 。したがってこの度、OpenShift AIの調査検証を行うことになりました。それにつきまして、これからOpenShift AIについての記事を記載します。今回は初回なので、OpenShift AIの概要について紹介します。 OpenShift AIとは OpenShift AIの概要 コンテナ技術を利用

2024年6月20日、21日の二日間に開催された AWS Summit Japan では、 AWS Village と称する AWS のサービスやインダストリーソリューションを扱う 90 以上のAWS 展示と、50 以上のお客様事例展示が一堂に会した展示エリアが設けられました。 今年は鉄道関連の事例とソリューション展示が行われ、お客様事例として東海旅客鉄道株式会社（以下、 JR 東海）様と東海交通機械株式会社（以下 CKK ）様から鉄道機械設備の保全における活用事例と、 AWS から AWS IoT Si

こんにちは、タイミーのデータエンジニアリング部 データサイエンス（以下DS）グループ所属のYukitomoです。 DSグループではMLパイプラインとしてVertex AI Pipelinesを 利用 しており、その開発環境の継続的な効率化を進めていますが、今回はここ最近の変更点を紹介したいと思います！ Vertex AI PipelinesについてはGoogle Cloudの 公式ページ や、 前回の記事 を参照ください。 モノレポ環境に移行 当初はパイプライン毎にレポジトリを用意していました。しかしなが

自己紹介 こんにちは。クラウドエースのデータソリューション部 Data2 ユニットでデータエンジニアをしている、田中といいます。 私は文学部で心理統計学を専攻して卒業したあと、2022 年の 4 月にクラウドエースにエンジニアとして新卒で入社しました。4 ヶ月ほどの新卒研修を終えたあとデータソリューション部に配属され、データエンジニアとしてのキャリアをスタートさせました。データエンジニアとしては、約 2 年ほどのキャリアになります。 今回は私のリアルなデータエンジニア（データソリューション部）の一日を記事