「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。
全63件中 46 - 60件目
画像に対する自己教師あり表現学習手法について②
2022/03/24
ブックマーク
はじめに 機械学習エンジニアの荒居秀尚です。2021年新卒入社で、機械学習モデリングや機械学習を用いたデータ施策におけるM
Cloud Composer 2上でApache Airflow 2のワークフローを実装する
2022/03/23
ブックマーク
はじめに こんにちはZOZOデータサイエンス部MLOpsブロック松岡です。 本記事では先日リリースされたGCP（ Google Cloud Platform ） Cloud Composer の最新バージョンCloud Composer 2について紹介します。 ZOZOTOWNでは、多種多様な商品が毎日新たに出品されています。現在MLOpsブロックでは、機械学習で商品情報の登録を補佐するシステムを開発しています。 このシステムでは商品情報を
Vertex Feature Storeの機械学習システムへの導入
2022/03/14
ブックマーク
こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの寺崎（ @f6wbl6 ）です。現在、推薦基盤ブロックではデータサイエンス部MLOpsブロックのメンバーと協力しながらMLOps基盤の構築を進めています。本記事ではMLOps基盤構築の一環として進めている Vertex Feature Store の機械学習システムへの導入に関する知見およびVertex Feature Storeを導入する上での制限や課題をご紹介します。 M
【SHE×wellday CTO対談】スタートアップにおけるデータプロダクトの開発戦略
2021/12/28
ブックマーク
はじめまして！SHEで人事をしております永田です。現在は複業としてSHEにジョインしており採用を担当しております。今回のテックノートは「スタートアップにおけるデータプロダクトの開発戦略」と題して、SHE株式会社執行役員CTOの村下（あきらさん）と株式会社wellday執行役員CTO中村さんが対談した内容をお届けします。連載を予定しており今回は初期のデータ収集戦
MLOpsはじめました
2021/12/15
ブックマーク
この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の15日目の記事です。 はじめに 寒さが身にしみる今日この頃、みなさん如何お過ごしでしょうか。 最近、○○エンジニアという肩書きがよく分からなくなってきたエンジニアの伊藤です。 アドベントカレンダー の時期になると年末になったんだなという実感が湧きますね。 今回は今年一番注力してやってきたMLOpsについて書いていこう
Terraformにまつわる運用tips的なもの
2021/12/12
ブックマーク
この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の12日目の記事です。 こんにちは。 BUYMA の検索やMLOps基盤周りを担当している竹田です。 この一年間はTerraformを業務で利用することが多かったため、普段気を付けていることなどを運用tipsとして紹介したいと思います。 Terraform Terraformは言わずと知れた Infrastructure as Code (IaC) を実現するためのツールです。 先日v1 🎉 になり、安定してき
Azure データ分析基盤における DataOps の実践方法を考えてみる
2021/12/09
ブックマーク
ISID X（クロス） イノベーション 本部 アドバンスドテク ノロ ジー 部の米谷です。本記事は 電通国際情報サービス Advent Calendar 2021 の9日目のポストです。 私は現在、 Microsoft Azure を使ったデータ分析基盤の案件支援や研究開発の業務を行っています。本記事では、個人的に最近注目している DataOps というキーワードについて書いていきたいと思います。 DataOps とは？ DataOps
Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減
2021/10/26
ブックマーク
こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（ @TrsNium ）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への
GitHub Actionsとtfupdateを使ってTerraformおよびTerraform Providerのバージョンアップを自動化する
2021/09/13
ブックマーク
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの築山（ @2kyym ）です。 Infrastructure as Code（IaC）が一般的になり、またパブリッククラウドをフル活用したインフラ構築が当たり前となりつつあります。そんな中で、インフラの構成管理にTerraformを用いているチームも多いのではないでしょうか。本記事ではTerraformを用いたインフラ構成管理において避けては通れないTerraformやProvider
KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題
2021/05/21
ブックマーク
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（ @civitaspo ）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも 全国在宅勤務制度 のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶
『ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤』を支えるKubeflow実験基盤の構築と改善
2020/12/11
ブックマーク
はじめに こんにちは。ZOZO研究所の shikajiro です。主にZOZO研究所のバックエンド全般を担当しています。 先日のテックブログ ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤 をご覧いただけたでしょうか。ZOZO研究所と連携するMLOpsチームのTJこと田島が執筆した記事なので是非御覧ください。 techblog.zozo.com この 推薦システム基盤の推薦アルゴリズム を研究開発す
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入
2020/11/13
ブックマーク
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（ @f6wbl6 ）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っ
MLflowとOptunaを使ってMLOps環境を構築してみた
2020/10/06
ブックマーク
はじめまして。2020年4月からエブリーに新卒で入社した伊藤です。 データエンジニア・データサイエンティストとしてデータ関連部門に所属し、日々データ業務に関わっています。 データ業務の1つである機械学習モデルの開発は、実験環境でモデルの精度を確認した上で本番環境に適用するプロセスを経ます。 今回は機械学習の実装で利用したMLflowとOptunaを組み合わせ
Amazon SagemakerでYOLOv4の学習環境を作ってみた
2020/09/23
ブックマーク
セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。 AWSのMLOps環境である Sagemaker について調査しました。試しに物体検出アルゴリズムである YOLOv4 の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開している ソースコード を利用しています。これはYOLOv3までの著者で
「データサイエンスの社会実装」を成功に導くプロジェクト・マネジメントについて考える
2020/09/23
ブックマーク
こんにちは、LIFULLでData Analystとして働いている竹澤です。社外では、Mediumの Towards Data Science でContributorとして寄稿したりしています。 2020年私は主にデジタルマーケティング領域で効果検証の自働化や異常検知ロジックの開発、DXプロジェクトの立ち上げに携わってきました。 今回はデータアナリティクス/データサイエンス・プロジェクトにおけるマネジメント論