「MLOps」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「MLOps」に関連する技術ブログの一覧です。
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あなたのモデルは最適ですか？ Amazon SageMaker Canvas の高度なメトリクス deep dive
2023/09/27
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ビジネスアナリストであれば、顧客の行動を理解することは、おそらく最も重要なことの1つです。顧客の購入決定の背後にある理由とメカニズムを理解することで、収益の拡大を促進できます。一方で、顧客の喪失 (一般に顧客解約と呼ばれる) は常にリスクを伴います。顧客が離脱する理由についてのインサイトを得ることも、利益と収益を維持するためにも同様に重要
検索システムと自然言語処理AIを合わせ、編集作業を効率化する（Yahoo!ニュースのAI事例）
2023/09/25
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Yahoo!ニュースは、Retriever-Reader アーキテクチャを用いた AI で Q＆A コーナーの編集作業を効率化。
FMOps/LLMOps：生成系 AI の運用と MLOps との違い
2023/09/08
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最近、多くのお客様は大規模言語モデル (Large Language Model: LLM) に高い期待を示しており、生成系 AI がビジネスをどのように変革できるか考えています。しかし、そのようなソリューションやモデルをビジネスの日常業務に持ち込むことは簡単な作業ではありません。この投稿では、MLOps の原則を利用して生成系 AI アプリケーションを運用化する方法について説明します。
mypy 設定ファイルの読み合わせと修正を実施しました
2023/08/25
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こんにちは MLエンジニアとMLOpsエンジニアを兼任している押条です。 CADDi の機械学習プロジェクトでは Python がよく使われています。 本番環境にリリースするコードのlinter や formatter、test に関しては、 CI で自動的に適用し運用できていました。 一方、型注釈については開発担当者に一任されており、プロジェクトごとにあるものとないものと混在していました。 採用を
CADDiの機械学習モデル開発の流れと継続的な改善
2023/08/03
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みなさんはじめまして。CADDiで図面解析チームのテックリードをしている稲葉です。今日は、我々のチームがどういった図面解析の機械学習モデルをどのように開発しているのか、それをどのように改善しようとしているかを紹介したいと思います。 目次 どういう図面解析が必要なのか CADDiの機械学習モデル開発の流れ 継続的な機械学習モデルの改善に向けて おわり
Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み
2023/07/21
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こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の小関です。 今回はDSグループがMLパイプライン構築時に活用しているVertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組みを紹介したいと思います！ Vertex AI Pipelinesとは Vertex AI Pipelines とは、 Google Cloudが提供しているMLパイプラインをサーバーレスに構築・実行できるサービスです。 Vertex AI Pipel
LLM活用促進に向けたPlatform Engineeringからのアプローチ
2023/07/05
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KEELチーム の相原です。 今回は流行に乗ってLLM(Large Language Models)の話です。 とは言うもののLLMは単なる流行ではなく新たなパラダイムと言っていいでしょう。 解けるタスクの幅は未だ底が知れず、機械学習とは求められる能力も多少異なることからソフトウェアエンジニアである私の周りでも大きな変化が起きていると感じます。 LIFULLでもこの変化をコーポレートメッセ
AI事業本部MLOps研修公開！MLOps研修で学ぶ最新の機械学習ワークフローとは？
2023/06/30
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AI事業本部MLOps研修とは はじめまして、AI Labでリサーチエンジニアをしている岩崎（@ch ...
Vertex AIを活用したMLOps基盤の作成
2023/06/19
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みなさんどうもこんにちは、AI事業本部の「極予測TD」というプロダクトで2023年2月から2ヶ月間、 ...
Solr Operatorを利用したKubernetes上での検索システムの構築について
2023/05/19
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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。 今回はSolr Operatorによる検索システム構築を行いましたので、その実施内容と得られた知見についてご紹介したいと思います。 はじめに 昨期から今期にかけて、オンプレミスのシステムからの脱却、およびマイクロサービス化を目指し、商品検索システムのリプレイスを進めてい
機械学習API基盤にregression test を追加する
2023/04/26
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こんにちは、キャディでMLOpsをやっている志水です。機械学習の推論基盤にregression testを追加したところ依存パッケージのアップデート等が楽になり開発者体験がすごくよくなったので、その詳細について書きます。 推論基盤の運用 MLOpsチームでは機械学習モデルの推論API基盤を開発運用していています。こちらに関しての詳細は 以前のTechブログ をご参照ください。 チ
MLOpsマルチテナントクラスタへのArgo CDの導入と運用
2023/03/30
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はじめに こんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山（ @2kyym ）です。 MLOpsブロックでは2022年の上期から Argo CD の導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討した背景から導入のメリット、また導入における公式マニフェストへの変更点や、運用において必須である認証や権限管理など、具体的な手順についてご紹介します。少しでもArgo CDの導入を検討している
機械学習APIを用いた図面解析ETL基盤
2023/03/01
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はじめに こんにちは、キャディAILab MLOpsエンジニアの廣岡です。MLOpsエンジニアの業務では、機械学習エンジニア（MLE）の開発したモデルのデプロイ面の協働や、それらを含む機械学習基盤の開発・運用などを担当しています。最近は特にモデルデプロイに伴うチェック内容の自動化や、各ライブラリのアップデートを安全に実施するためのCI/CDの整備などに取り組んでい
VertexAIを利用した機械学習モデルにおける評価・分析パイプラインの構築
2023/02/10
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自己紹介 はじめまして、京都大学大学院エネルギー科学研究科に所属していますM1の下野祐太です。普段は、深層強化学習を利用し
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 合格体験記
2023/02/08
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こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、 機械学習 モデル構築に加えて、 Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でも Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内