データ準備はあらゆる機械学習 (ML) ワークフローにおいて重要なステップですが、多くの場合、面倒で時間のかかるタスクを伴います。 Amazon SageMaker Canvas は、 Amazon SageMaker Data Wrangler を利用した包括的なデータ準備機能をサポートするようになりました。この統合により、SageMaker Canvas はエンドツーエンドのコード不要のワークスペースをお客様に提供し、データを準備し、ML や基礎モデルを構築して使用することで、データからビジネスインサ

こんにちは。エンジニアの竹田です。 BUYMA の検索システムやMLOps基盤の開発・運用を担当しております。 こちらは Enigmo Advent Calendar 2024 の18日目の記事です 🎄 はじめに 2024年もいよいよ年の瀬ですね！寒さが増すこの季節、みなさまいかがお過ごしでしょうか？ 早速ですが本記事の主題のシステムリプレイスについてです。 ここ言うシステムリプレイスとは、老朽化したシステムの刷新、管理目的での移設など、既存システムがあり、それを何かしらの方法で置き換えることを指していま

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

本記事は キャディ株式会社のアドベントカレンダー に寄稿しています。 こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group で MLOps エンジニアを務めている廣岡です。普段はキャディの図面活用クラウドサービス CADDi Drawer のエンジニアとして、図面に対する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発を行っています。 今回は KEDA を使って、Google Cloud Pub/Sub のメッセージ数に応じて Kubernetes ワークロードのスケーリングを行う方法

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。

はじめに Kaggle の 5-day 生成AI 集中コースとは 感想 Day1: Foundational Models & Prompt Engineering Day2: Embeddings and Vector Stores/Databases RAG の構築 類似度・分類モデルの作成 Day3: Generative AI Agents Gemini で関数呼び出しをする方法 LangGraph を用いた AI エージェントの作り方 Day4: Domain-Specific LLMs

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

こんにちは、CADDiの図面解析チームで機械学習エンジニアをしている宇佐見です。 このブログでは先日行われたチーム合宿について書かせて頂きます。 はじめに 全体の流れ D&A戦略理解 & チーム説明 マシュマロチャレンジ ハッカソン 最後に はじめに CADDiは「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を提供しています。 私が所属するData&Analysis部（以下、D&A）は文字通り集約されたデータを分析するのがメインの業務です。 Drawerに集まるあらゆるデー

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