イベント概要

今回のWeights & Biasesミートアップは、MLOpsの最新事情にフォーカスを当てます。MLOpsという言葉が使われるようになってから5年ほどが経ち、多くのAI開発企業がその考え方を取り入れることで開発からデプロイ、そして運用の手法を発展させてきました。そしてここ1年あまり、生成AIの登場をはじめとするディープラーニング技術の汎用化とともに、MLOpsは新たなチャレンジを迎えています。

今回はWeights & BiasesUS本社の開発チームを率いるAdrian Swanbergから、シリコンバレーのAI開発におけるMLOpsの最新事情をお話しします。また、河合俊典さん（a.k.a. ばんくしさん）からは、OSSやSaasによって、MLOpsの裾野がどのように広がってきたのかをお話しいただきます。

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• 講演開催中にお弁当形式の軽食と、懇親会でのお飲み物の提供を予定しておりますが、数には限りがありご参加者全員に行き渡らない場合もございます。

タイムテーブル

スピーカー

Adrian Swanberg Weights & Biases, VP of Engineering

エイドリアン・スワンバーグは、Weights & BiasesのエンジニアリングVPであり、初期のエンジニアリング採用としてその印象を残しました。Weights & Biasesに参加する前に、アドリアンはWaymoの機械学習インフラチームの創設メンバーであり、WaymoのML研究者が使用するトレーニングと評価プラットフォームの構築を担当しました。

Adrian Swanberg is the VP of Engineering at Weights & Biases, where he initially made his mark as an early engineering hire. Before joining Weights & Biases, Adrian was a founding member of the Machine Learning Infrastructure team at Waymo, where he helped build the training and evaluation platform used by Waymo’s ML researchers.

「MLOps in the age of LLMs」（本講演は日本語通訳付きです）

MLモデル開発を始めることはかつてなく容易になっています。基礎モデルの進歩と、さまざまな分野でのモデリング技術の標準化により、開始への障壁は低くなり続けています。しかし、モデルを安全にプロダクションに移行するには、いくつかの原則に沿ってチームコラボレーションを遂行するアプローチが必要です。私たちは、スクラッチからのモデル構築とLLMをベースとする開発の双方においてエンジニアたちが直面している課題と、それを解決するために利用可能な技術とツールを見ていきます。

It’s easier than ever to get started with ML model development. Between advances in foundation models, and increasingly standardized modeling techniques across a variety of domains, the barrier to getting started is low. But taking a model to production safely requires a principled approach to collaborative model development. We’ll take a look at some of the challenges common to both bespoke model building and applying LLMs, as well as the techniques and tools that are available to help.

河合俊典（@vaaaaanquish） M3, VP of Engineering

エムスリー株式会社VPoE。Sansan、Yahoo!JAPAN、CADDiでMLエンジニアを経験。MLOpsに関するOSS開発などを積極的に行う。日本に十数名のGoogle Cloud Champion Innovator (AI/ML)。

「エンジニアリングから見たMLOpsのこれまでとこれから」

ここ数年、OSSの発展、クラウドサービスやSaaSによってMLOpsという分野の裾野が拡がりました。 本登壇では、これまでもMLOpsの概要を簡単に振り返った後、これから求められるMLOps像についてQ&Aセッションを含めて発表します。

会場

WeWork 東京スクエアガーデン

住所: 104-0031 東京都中央区京橋3-1-1 東京スクエアガーデン 14F

（以前のイベントの様子）

アクセス

• 東京メトロ 銀座線 京橋駅（出口3）（駅直結）
• 東京メトロ 有楽町線 銀座一丁目駅（出口7） 徒歩2分
• 都営浅草線 宝町駅（A4出口） 徒歩2分

京橋駅直結のビル。3階にあがるとオフィスエントランスがございます。 3階からエレベーターで14階までお越しください。 会場へのアクセス方法の詳細はこちらに：http://wandb.me/tokyo-office

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

本イベントの開催には、WeWork様に多大なご協力をいただいております。

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