MLopsとは 人気・最新記事を集めました - はてな (original) (raw)
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はじめに こんにちは。MonotaROで機械学習エンジニア兼、Tシャツのモデルを務めている新卒3年目の長澤です！ 最近は健康のためにスポーツをしているのですが、そのスポーツの疲れで日々が辛くなってきました。観戦と自分で身体を動かす方の割合(重み)をバンディットを使ってうまく最適化していきたいこの頃です。 今回は、自分がここ1,2年(2023~2024)で取り組んできたMonotaROにおけるMLOpsの取り組みについて、実例を交えながら紹介します。MLOpsの実例はあまり世の中に出回っていないので、一つの事例として読んでもらえれば嬉しいです。 はじめに この記事で紹介すること この記事で紹介し…ネットで話題
377ブックマーク2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita
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皆さんこんにちは。データ部MLProductDevチームでML開発に取り組んでいます、森といいます。 先日、Google社が開催する国内最大級のクラウドカンファレンス「Google Cloud Next Tokyo '24」にて、部長の土居と２名で登壇させて頂きました。発表タイトルは「建築・建設業界の DX 化を加速させる ANDPAD のAI / LLM 活用事例」です。今回は、その登壇レポートと、カンファレンスを通して得た学びについてお話しします。 cloudonair.withgoogle.com 「Google Cloud Next」への道のり 数ヶ月前にプロポーザルが受理された時、正…#Google Cloud Next '24#Google Cloud#MLops
はじめに 背景 タスクランナーを導入するモチベーション パラメータ管理ツールを導入するモチベーション 実現したいこと モデルや環境に依存しないタスクによるパイプラインの操作 共通部分と環境特有部分を分離したパラメータ定義 パラメータ定義の構造化 実装方法 利用するツール パラメータファイル 構造化パラメータのマージ処理の実装 おわりに はじめに enechain データサイエンスデスク エンジニアの藤村です。 enechainでは市場活性化を目的として、機械学習や最適化アルゴリズムを用いて電力や燃料などの商品に関する指標を算出し、社内外に提供しています。本稿では、これらを算出するモデルの構築・…
初めまして、2024年3月後半にエムスリーのAI・機械学習チームで10日間インターンに参加させていただいた東（@azuma_alvin）です。 もしタイトルが何かに似ていると感じた方がいれば、只者ではないと思われます。 洗練されたデザインでかっこいいと思ったエムスリーオフィスの受付の写真 この記事では、KubernetesのCronJobでOOM（Out Of Memory）が発生した時に「いい感じ」にメモリ制限を増加させてくれるbroomの開発経緯とその実装についてお話しします。 また、インターン期間で感じたエムスリーという「ギーク集団」の中で開発する楽しさについてもお伝えできればと思います…
みなさんこんにちは。キャディ（CADDi）でML/MLOpsチームのグループリーダをしている稲葉です。今日は、エルピクセル（LPIXEL）さんと一緒にオフラインイベントを開催しましたので、そのイベントレポートをお伝えしたいと思います。 はじめに イベントの詳細は、connpassのページをご確認いただけると幸いです。このイベントを開催するにあたってエルピクセルさんとも色々と議論したのですが、AIを製品として市場にリリースしているエルピクセル株式会社、キャディ株式会社からどういう点を意識してプロダクト開発しているかをお話すると実際の開発現場がイメージできるのではないかという話になりました。また、…
こんにちは。12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから早速、ChatGPT案件やデータサイエンス案件をいくつか担当しています。 今回は、とある案件で使用したMLパイプライン管理ツール「Kedro」について紹介したいと思います。 目次 Kedroとは なぜKedroを選んだか メリット デメリット 他のツールとの違い まとめ Kedroとは まず、Kedroとは何かの説明から始めましょう。 パイプラインを表示する機能もあります（引用元：https://docs.kedro.org/en/0.17.7/03_tutorial/05_v…
はじめに こんにちは。マイクロアドで機械学習エンジニアをしている大庭です。 マイクロアドの機械学習チームでは機械学習関連のバッチ実行に Vertex AI Pipelines というGoogle Cloud Platformが提供するマネージドのワークフロー実行サービスを利用しています。 Vertex AI Pipelinesを利用した機械学習プロジェクトはワークフローを管理するためにディレクトリ構成を工夫する必要があるのですが、新しいサービスなため設計関連の情報が少ないと感じています。 そこで今回の記事ではディレクトリ設計の一例としてマイクロアド運用している構成を紹介します。 はじめに Ve…#MLops#Vertex AI#機械学習#Google Cloud#Python
この記事は every Tech Blog Advent Calendar 2023 の 20 日目です。 こんにちは。 開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 今回は、最近私が取り組んでいるDELISH KITCHENのレコメンドの立ち上げとこれからに向けてのお話をしようと思います。 はじめに DELISH KITCHENでは、プロの管理栄養士が作成したレシピコンテンツを提供しています。 DELISH KITCHENをローンチした初期はコンテンツ数が多くなかったこともあり、サーバー側の簡易な集計ロジックをもとにユーザーにレシピを提供していました。 しかし、ロ…
こんにちは、タイミーのデータ統括部、DRE（Data Reliability Engineer）グループ & DS（Data Science）グループ所属の筑紫です。 DSグループではML基盤の構築・運用保守を担当しています。 本記事では、ML基盤を再構築した話を紹介したいと思います。 ※Timee Advent Calendar2023のシリーズ 2の12月13日分の記事です。 経緯と課題 DSグループでは、様々なプロジェクトのML基盤を構築しています。 当初は、1つのCloud Composerの上に、全てのpipelineを載せて運用していました。 以下に当初の構成のイメージ図を示します…
【Infostand海外ITトピックス】洗練されたLLMほど信頼性が下がる？ 人間による訓練がAIに思わぬ影響 - クラウド Watch 人間のフィードバックによって LLM は「答えを返すこと」を 欧州発のデータスペースの動向とOSSプロジェクトの最前線：第7回 | IT Leaders 世界中どこもデータ活用規制をノリでやろうとしている。 ODC2024 09-07 C-1 ”Pythonパッケージ管理ツールの最新情報 (Version 2024.09) ” www.youtube.com オイ、そこのSELECT COUNT。余計な数え上げに意味なんかねえ - inSmartBank L…
こんにちは。研究開発室の北村 蘭丸です。研究開発室では、Operations Research (OR) のビジネス活用について研究を進めています。本記事では、その一環として現在取り組んでいる機械学習による製造機器の予知保全についてご紹介いたします。
ストックマークの技術広報をさせて頂いてる安藤 ( @ampersand_xyz )です。 2024/9/27~28の2日間にかけて、PyCon JP 2024（以下、PyCon）に弊社のスポンサーブースを出展させていただきました。 今回、ストックマークとしても自分個人としてもPyConへの参加ははじめてでした。 カンファレンスがどのような雰囲気や来場者層なのかが事前にイメージできておらず、ドキドキしながら挑ませていただきましたが、参加させていただいた結果としては非常にスポンサーをして良かったと感じています。 本記事ではブースにて行わせていただいた内容やイベントの様子、ブーススタッフとして参加し…
MonotaRO(モノタロウ)では、全社的にデータ活用研修を行うなど、数字に基づいた意思決定を行うデータドリブンな経営が根付いています。事業者向けECサイトとして、モノを買う時にかかる手間や時間を短縮し、顧客である事業者の時間を創出することが、モノタロウの提供価値です。この価値をさらに高めるため、「ほしいものがすぐ見つかる」という顧客体験の向上に注力しています。 その中心的な役割を担うのが、機械学習（ML）を活用した顧客体験の最適化です。MLエンジニアリング（MLE）チームは、この重要なテーマの最前線に立ち、日々革新的なソリューションの開発に取り組んでいます。 データサイエンスのアルゴリズムを…
はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの薄田（@udus122）です。 この記事ではFour Keysなどの指標を活用して、定量的な根拠に基づきチームの開発生産性を改善する考え方とふりかえり手法を紹介します。 Four Keysとはデプロイ頻度、変更のリードタイム、変更障害率、平均修復時間の4つの指標からなるソフトウェアデリバリーや開発生産性の指標です。 Four Keysなど開発生産性の指標を計測し、定期的にふりかえっているけれど、なかなか具体的な改善につながらない。 そんな悩みはないでしょうか？ 実際に私たちのチームで抱えていた開発生産性の改善に関する課題と解決策を紹介し…
はじめに こんにちは。データ部ML Product Devチームに所属している谷澤です。 ML Product Devチームは「機械学習を活用した競合優位性のあるプロダクト開発」をミッションとし、プロダクト開発チームと協力して日々開発を行っています。 現在参加しているプロジェクトではOCR技術を使用しており、アノテーションにはOSSのLabel Studioを利用しています。中でも機械学習モデルの推論結果を用いてアノテーションを支援する機能が非常に便利で重宝していましたが、特定の画像群で支援機能が働かないという不具合が発生しました。この不具合によってアノテーションの効率が落ちていたため、原因の…
こんにちは。研究開発部の今井です。 2024年8月6日（火）から8月9日（金）にかけて、熊本県熊本市にて画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024が開催されました。弊社からは、今井・内田・関・猿田の計4名の研究員が現地に赴き、企業展示を行いました。本ブログはMIRU2024の参加レポートとなります。
LLMを利用したアプリケーションの開発において、オブザーバビリティ(Observability)確保のためにLangfuseを導入しました。 本格的な運用はこれからとなりますが、Langfuseが解決する課題についてツールの検討を通して得た知識を纏めます。 LLMOpsとObservability LLMOpsの重要性と、LLMアプリケーションのObservabilityとの関係について概説します。 LLMを使ったアプリケーション開発と運用における課題 LLMを用いたアプリケーション開発には、以下のような課題があります。 幻覚や誤情報の生成： LLMは文脈を理解しているわけではなく、逐次前後の…
Professional Machine Learning Engineer 試験のカリキュラムが2024年10月1日から変更されます。新しい試験には、Generative AI に関する質問が含まれるとのことです。現在の試験ガイドと新しい試験ガイドを比較してみましょう。 Machine Learning Engineer 現在の試験ガイド https://services.google.com/fh/files/misc/professional_machine_learning_engineer_exam_guide_english_v3.0.pdf 新しい試験ガイド https://se…