「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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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
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