「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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機械学習に CD を活用する: デプロイ、監視、再トレーニング
2024/02/08
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自動シャットダウンソリューションを使ってAmazon SageMaker Canvas のコストを最適化する方法
2024/02/05
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Amazon SageMaker Canvas は、様々な機能を備えたコーディング不要の機械学習 (ML) と生成 AI ワークスペースです。見やすい画面とコーディング不要のインターフェースにより、世界中のお客様が ML テクノロジーをより簡単に採用し、いろいろな課題を解決できるようになりました。 これは、SageMaker Canvas が ML のワークフロー全体をカバーできていることに起因します。データ
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み
2024/01/31
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はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデ
Go製CLIツールGatling Commanderによる負荷試験実施の自動化
2024/01/17
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はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの 岡本 です。 MLOpsブロックでは機械学習モデルの実験基盤の作成、機械学習モデルを組み込んだAPI・Batchの開発・運用・保守を行なっています。APIを開発する際には負荷試験を実施し、本番環境で運用する際に求められるスループット・レイテンシを達成できるか確認します。 MLOpsブロックでの従来の負荷試験実施には人
カヤバ株式会社における AI ハッカソンを活用したデジタル人材の育成
2023/12/27
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本稿では カヤバ株式会社 （以下、カヤバ）において、データとデジタル技術を活用できるデジタル人財の育成を目指し、AI ハッカソンなどを活用して教育の体系化・内製化を推し進めた取り組みについてご紹介します。 この取り組みについてより詳しくご覧になりたい方は カヤバ技報 第66号 デジタル人財育成の取組み もご覧ください。（カヤバでは社員は
データ品質をコード化！AIプラットフォームのデータ品質管理システム
2023/12/25
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LINEヤフー Advent Calendar 2023の25日目の記事です。 こんにちは。AIプラットフォーム部でMLOpsエンジニアやプロダクトオーナーを担当している古川新です。 この記事では...
AWS re:Invent 2023 - LLMOps: The lifecycle of an LLM の(おそらく)世界最速レポート
2023/11/28
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はじめに レバレジーズ株式会社 テクノロジー戦略室室長の竹下です。 現在 AWS re:Invent 2023に現地ラスベガスで参加しています。皆さんに少しでも早くラスベガスの風を感じてもらうために、月曜午前の”LLMOps: The lifecycle of an LLM”セッションのレポートを、あの会社や、あのブログより最速でお届けしたいと思います。 他の記事も見たい方は こちらの目次 からお辿りくだ
DynalystのML監視の取り組み事例
2023/10/24
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AI事業本部Dynalystのデータサイエンティスト長江(@nsakki55)です。今回はDynal ...
Google Cloud ComposerでGPUを使ったタスクを安定稼働するために行ったこと
2023/10/19
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はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの松岡です。 本記事では Cloud Composer のワークフローにおいて、GPUを使うタスクで発生した Google Cloud のGPU枯渇問題と、その解決のために行った対策を紹介します。 ZOZOが運営する ZOZOTOWN ・ WEAR では、特定の商品やコーディネート画像に含まれるアイテムの類似商品を検索する 類似アイテム検索機能 があります。本記事では
MLOps1年目 - SageMakerを使う中で苦労した課題解決とこれからの展望
2023/10/18
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はじめに 以前のテックブログまでにやったことと課題 各課題とその解決策の分析 特徴量の再利用性の低さ 学習にかかる時間の長期化 単一モデルデプロイフローしか整備されていない パイプライン実行の煩雑化 PoCからシステムへの初期導入のリードタイムの長期化 これまでの取り組み 特徴量の再利用性の低さ 学習にかかる時間の長期化 単一モデルのデプロイフローし
AWS Weekly Roundup: AWS Control Tower、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Service など (2023 年 10 月 9 日)
2023/10/13
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北半球は美しい初秋の季節です。米国では地元のファーマーズマーケットやコーヒーショップがパンプキンに占領されています。re: Invent 2023まで後 50 日です。 Pre:Invent の公式シーズンの前に、10月2日週のエキサイティングなニュースや発表をいくつか見てみましょう。 10月2日週のリリース 私が注目したリリースを以下に記載しました。 AWS Control Tower – AWS Control Tower は、
チームワークショップで採用面接を見直した話
2023/10/03
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こんにちは。CADDi DRAWERでMLOpsチームのチームリードをしている中村遵介です。 チームリードは技術に関して多方面の意思決定を行ってチームの成果に貢献するテッ クリード と異なり、チームのメンバーや組織に関する意思決定を行ってチームの成長に貢献します。貢献したいです。頑張ります。 最近では、 機械学習 メンバー/MLOpsメンバーの採用を積極的に行っています
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
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