「MLOps」に関連する技術ブログ - TECH PLAY

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「MLOps」に関連する技術ブログ

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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。昔から本を読むのが好きなので輪読会には以前から興味があり、今回Q(四半期)を通して運営したのでその様子を共有します。 [toc] なぜ輪読会を始めたか ばんくしさんが「Googleのソフトウェアエンジニアリング本はいい本だからみんな読んだ方がいいけど、重い本だから輪読会をやるといいよ」ということを常日頃から言っていました(遡ったら2022/01あたりから言ってました)。やろうやろうとはなっていたもののやっていなくて、1章を読み込んで資料をまとめてTe
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方の助けになれば幸いです。 またArgo CDを導入するきっかけとなった、複数運用していたKubernetesク
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ます。 本稿では、AILabが運用する図面解析ETL基盤、および開発に際して得られた知見や悩みを記載します。読者の方の参考になれば幸いです。 T
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
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 を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介
こんにちは、『スタディサプリ』でデータエンジニアをしている橘高 (@masanobbb)と丹田 (@JinTanda) です。 今回は、昨年の10/
AI戦略室の嶋村です。私はAI戦略室のエンジニアマネージャを担っておりますが、 イノベーションマネジメント委員会(IM委員会) という委員会活動にも参加しています。今回は、IM委員会で取り組んでおります 新規技術の蓄積を促進するための活動 について、投稿したいと思います。 弊社LIFULLは社是で「 利他主義 」を掲げている 社会課題解決型企業 であり、コーポレートメッセージで表明している「 あらゆるLIFEを、FULLに。 」の実現を目指しています。その実現に向けて、どのような社会課題を解決していくのか
本記事は Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2022 の22日目の記事です X イノベーション 本部 AITC の後藤です。最近、Azureが提供する 機械学習 サービスであるAzure Machine Learning(Azure ML)の SDK v2が新たにGAになりました。 Azure MLは先日 TechPlayのイベント でもご紹介した、私たちのチームが背極的に活用している 機械学習 のさまざまな用途に活用可能なサービスです。 Azure ML SDK
本記事は Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2022 の22日目の記事です X イノベーション 本部 AITC の後藤です。最近、Azureが提供する 機械学習 サービスであるAzure Machine Learning(Azure ML)の SDK v2が新たにGAになりました。 Azure MLは先日 TechPlayのイベント でもご紹介した、私たちのチームが背極的に活用している 機械学習 のさまざまな用途に活用可能なサービスです。 Azure ML SDK
こんにちは。CADDiのAI LabでMLOpsエンジニアをやっている中村遵介です。 MLOpsチームは今から3ヶ月前に立ち上がったばかりの新しいチームなのですが、その前身としてAPI基盤を作っていた時期があったので、そこで得られた知見を書いていこうと思います。 背景 CADDiのAI Labは2021年の12月に立ち上がった今月1才になったばかりの組織です。その若さにも関わらず、日々有用なMLモデルが作成されていっています。 そのような中で、「新しく作ったMLモデルを素早くユーザにデリバリーしたい」とい
はじめに こんにちは、テクノロジー戦略室の新城です。私は2022年6月に中途入社し、入社してまだ半年ですがMLOpsの推進という仕事を担当しています。 現在レバレジーズでは レバテックダイレクト の求人マッチ度判定のような、レコメンドシステムを多くのサービスで活用しています。 一方で機械学習モデルを本番運用したはいいが、データサイエンティストがモデルの改善フローを回しにくく、再トレーニングしたモデルのデプロイが頻繁にできないといった問題が顕在化してきました。 そこで、今回は社内営業支援ツールにおいてMLO
はじめに はじめまして、KINTOテクノロジーズで分析グループのマネージャをしています西口です。Tech企業の中に分析グループということで不思議に思われる方もいらっしゃることでしょう。今回はそのあたりのお話をさせてもらいたいと思っています。 分析グループの役割 KINTOテクノロジーズの事業内容は、「デジタル分野における情報システムの設計、開発、運用管理および販売等の情報処理サービス」「企業経営戦略、マーケティング戦略の企画、立案およびコンサルティングに関する業務」となっています。私たち分析グループは後半
こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎( @_ikki02 )です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載最終回です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」、2本目の記事「 SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン 」および3本目の記事「 SageMaker Experimentsを用いた実験管理 」はそれぞれのリンクよりご確認ください。 背景(
こんにちは。分析グループ(分析G)でMLOps/データエンジニアしてます伊ヶ崎( @_ikki02 )です。 こちらは「KINTOテクノロジーズ株式会社にてどのようにMLOpsを適用していくのか」というテーマでの連載最終回です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」、2本目の記事「 SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン 」および3本目の記事「 SageMaker Experimentsを用いた実験管理 」はそれぞれのリンクよりご確認ください。 背景(