「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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Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤
2022/12/13
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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M
データサイエンティストの皆さん不安よな。MLOps動きます。
2022/12/08
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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
KINTOテクノロジーズ 分析グループを紹介します
2022/12/05
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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
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る
2022/12/05
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この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の ...
SageMaker勉強会と文化醸成 (4/4)
2022/11/08
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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
Metadata Management with SageMaker Experiments (3/4)
2022/10/27
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By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer at Analysis Group This is the third part in a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). Please take a look at Part1( How We Define MLOps in KTC ) and Part2( Training and Prediction as Batch Pattern ). The fourth and final post will discuss "Benkyo-kai", a series of internal study sessions, to form the common knowledge about SageMaker and MLOps with other departm
SageMakerExperimentsを用いた実験管理 (3/4)
2022/10/11
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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3本目です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」および2本目の記事「 SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン 」はそれぞれのリンクよりご確認くだ
Training and Prediction as Batch Pattern (2/4)
2022/10/04
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By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer in Analysis Group This is the second part in a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). The first part was How We Define MLOps in KTC . The two subsequent posts will be about SageMaker Experiments to track the experiments conducted by data scientists, and "Benkyo-kai", a series of internal study sessions, to form the common knowledge about SageMaker and MLOps w
SageMakerを使った学習&推論のバッチパターン (2/4)
2022/09/20
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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2本目です。1本目の記事「 KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた 」はリンクよりご確認ください。後続の記事では、SageMaker Experimentsを用いた実験管理、そして、他部署も巻き
Knative Servingを用いて多数の開発環境APIを低コストで構築する
2022/09/16
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はじめに こんにちは、技術本部ML・データ部MLOpsブロックの鹿山（ @Ash_Kayamin ）です。先日、20個の開発環境APIを用意し、各APIをリクエストに応じて動的に起動できる仕組みをKnative Servingを用いて構築しました。 この記事ではKnative Servingを利用した背景と、利用方法、はまりどころ、利用によって得られたコスト削減効果についてご紹介します。なお、今回はKubernetesクラス
How We Define MLOps in KTC (1/4)
2022/09/01
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By Ikki Ikazaki, MLOps/Data Engineer at Analysis Group This is the first part of a multi-part series on how KINTO Technologies Corporation(KTC) developed a system and culture of Machine Learning Operations(MLOps). Subsequent posts will cover batch patterns as the prediction serving pattern using SageMaker Pipelines, SageMaker Experiments to track the experiments conducted by data scientists, and "Benkyo-kai", a series of internal study sessions, to form the common knowledge about SageM
KINTOテクノロジーズのMLOpsを定義してみた (1/4)
2022/08/23
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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1本目です。後続の記事では、SageMaker Pipelinesを用いたバッチ推論、SageMaker Experimentsを用いた実験管理、そして、他部署も巻き込んで開催した勉強会のお話などをしていければと考
キャディ新プロダクトリリースに寄せて
2022/06/22
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はじめに ご無沙汰しております。キャディでCTO務めております小橋です。 先ほど製造業のモノづくりに直接関わっていたキャディならではの製造業向け SaaS プロダクト 「CADDi DRAWER」のプレスリリース を出しました。この数年間、物理的な製造・検査・納品をしながら培った ドメイン 知見とソフトウェア技術を レバレッジ して、ソフトウェアを通じて産業に直接的な価
MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話
2022/06/14
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MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話 はじめに はじめまして、スタンバイのSearchAdvertisingCoreGroup(検索・広告コアグループ、以降SACG)で機械学習関連の開発をやっている王です。今回はAmazon SageMaker PipelineでMLワークフローを構築する取り組みを紹介します。 MLOpsとは 私が所属しているSACGは機械学習モデルを用いて改善施策をオフラインで効果検証して
Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化
2022/06/07
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はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techbl