キャディ株式会社 の技術ブログ
全56件
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
第3回: Terraformの基本とステート管理
2023/08/22
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※本記事は、技術評論社 「Software Design」(2023年6月号) に寄稿した連載記事「Google Cloudで実践するSREプラクティス」からの転載です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに 前回はIaCの考え方や必要性と、筆者らが採用しているTerraformの特徴について紹介しました。今回は今後紹介するプラクティスの前提となるTerraformに触れたことのない方のために、その基
CADDi DRAWERにE2Eテスト自動化の導入を進めています
2023/08/10
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こんにちは、DRAWER Enabling QAチームの猿渡です。 この記事ではDRAWER QAチームで進めているE2Eテスト自動化についてご紹介します。 課題 CADDi DRAWERにはQAチームがあります。品質保証業務は、開発エンジニアや外部パートナーなど様々な方と連携し行っています。 現在QAが行っているテストは、システム全体をスコープにしたエンドツーエンド（E2E）テストです。。 CADDi DRAWER
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
CADDi DRAWERのリアーキテクチャにEventStormingを導入しました
2023/08/02
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こんにちは、DRAWER Enabling Architectureチームの刈部です。 この度、弊社はシリーズCの資金調達を実施しました。これを受けTech Blogを盛り上げようというPRの施策に乗っかり本稿に繋がるのですが、なかなか筆が乗らず気づいたら調達の発表から1ヶ月近く経ってしまいました。計画的に生きたい。 content.caddi-inc.com さて、この記事ではDRAWER開発チームにEventStormingを導入した件
CADDiプロダクト横断の認証認可基盤を開発している話
2023/08/01
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注意! 2023年8月時点の内容となりますので、参考情報としてご覧ください。現在、 アーキテクチャ を見直し、同等の機能をより効率的に実現できる構成にして随時開発中です。機会が来たら新しい アーキテクチャ の構成を紹介します CADDi Platformグループの前多です。 私たちはCADDiのプロダクト横断の技術課題を解消するための活動をしています。 これまでの活動の詳細
第2回 クラウドネイティブなインフラのTerraformによるIaC化
2023/07/21
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※本記事は、 技術評論社 「Software Design」(2023年5月号) に寄稿した連載記事「 Google Cloudで実践するSREプ ラク ティス」からの転載です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに 第1回(本誌2023年4月号)では、キャディにおける Google Cloudを中心としたサービス基盤の全体像を紹介し、信頼性向上のために筆者らが心掛けている技術選定基準について触れました。
第3回 Digital Native Leader’s Meetup に参加しました
2023/07/11
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こんにちは。DRAWER SRE の廣岡です。最近は開発チーム内の権限付与方針の整備や、他チームのインフラ構築のサポートなどに取り組んでいます。 さて、キャディではサービス構築のために Google Cloud のマネージドサービスを多く利用しており、そのご縁で先日 Google Cloud 様主催の「Digital Native Leader’s Meetup」という企画に招待いただきました。本稿はこのイベントの参加レ
第1回 信頼性を高めるサービス基盤と技術選定
2023/06/28
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※本記事は、 技術評論社 「Software Design」(2023年4月号) に寄稿した連載記事「 Google Cloudで実践するSREプ ラク ティス」からの転載です。発行元からの許可を得て掲載しております。 はじめに キャディ株式会社の前多です。筆者はPlatformグループという部署で、 クラウド インフラの整備や開発組織横断の技術課題の解消に携わっています。 キャディでは製造業向けのビジネ
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
AI 組織のモノレポ紹介
2023/03/11
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AI 組織のモノレポ紹介 はじめに こんにちは、西原です。AI Lab の MLOps チームでエンジニアとプロダクトオーナーを兼任しています。私たちは、日々 機械学習 (ML)の成果を素早くシステムに取り入れ、安定した運用を実現するための仕組み作りに取り組んでいます。この一環として 2022 年秋からはモノレポ構成での開発に移行しました。モノレポの採用背景やモノレポでの
機械学習APIを用いた図面解析ETL基盤
2023/03/01
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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
Chrome Extension で作るクラウドいらずのMLモデル提供
2023/02/16
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TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せず クラウド 代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は 機械学習 エンジニアチームの作るモデルを Vertex Endpointsを使用してAPIとして提供 したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ
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
Worse Is Better の精神で Domain Specific なCADを作っている話
2022/10/30
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私（寺田 @u_1roh ）が携わっているプロジェクトについて。 ここでは「金属加工品の多品種少量生産」という文脈の話をします。具体的には、例えば板金加工や旋盤やフライス盤による機械加工などの受注生産をイメージして下さい。 CAD/CAMの理想と現実 製造業では、CADやCAMといったソフトウェアが使われています。この2つは次の役割分担をしています。 CADは、製品の形