「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。

CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します

はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施 ...

AI/ML CoE (Center of Excellence) の設立

本記事は、2024年5月9日に公開された Establishing an AI/ML center of excellence を翻訳したものです。 人工知能と機械学習(AI/ML)の急速な進歩は、業界を問わず変革の原動力となっています。 マッキンゼーの調査 によりますと、ファイナンスサービス業界(FSI)全体で、 生成AI は4,000億ドル(業界売上高の5%)以上の生産性向上をもたらすと予測されています。 ガートナー によ

BMW Group における機械学習の産業化を加速させる機械学習オペレーション(MLOps)ソリューション

このブログは、 Accelerating industrialization of Machine Learning at BMW Group using the Machine Learning Operations (MLOps) solution を翻訳したのものです。 BMW Group と Amazon Web Services(AWS) は、2020 年に 戦略的提携 を発表しました。この提携の目的は、意思決定の中心にデータと分析を置くことで、BMW Group のイノベーションのペースをさらに加速させることです。 BMW Group の Cloud Data Hub (CDH) は、AWS 上

AWS での生成 AI アプリケーション運用: その1 – LLMOps ソリューションの概要

生成 AI の人気が高まる中、企業は基盤モデル (FM) について詳しく調査し、ビジネスにもたらすメリットを実感しています。FM は膨大なデータで事前学習された大規模な機械学習モデルで、テキスト生成、コーディング、画像生成など多くのタスクを実行できます。独自の学習モデルを構築したり、FM をファインチューニングしたり、これらのモデルを活用したアプリケー

Azure AI Custom Visionを用いた MLOpsの実現について

初めまして、去年の11月にInsight Edgeへ参画したEngineerの田島です。 現在の業務では生成AI用いたDX案件や住友商事グループ事業のソフトウェア開発に携わっています。 まだ加入してから数ヶ月ですが、Insight Edgeの特徴として「小回りの良さと技術選定の幅の広さ」を強く感じています。 出島組織なので開発を柔軟に進めていくことが可能であり、 幅広いビジネスをしてい

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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