MLOps論文 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture の要点まとめ - 肉球でキーボード
MLOpsを体系的にまとめた論文「Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture」を読んだので、要点をまとめました。 元論文：https://arxiv.org/abs/2205.02302 TL;DR 「MLOpsって何？」に答えた論文 MLOpsに関わる文献調査・ツール調査・専門家インタビューを行った MLOpsに必要な原理・要素・ロール・アーキテクチャをまとめた MLOpsの言葉の意味を定義した MLOpsの課題をまとめた 本文要点 0 Abstract MLOpsは今だに漠然とした言葉であり、研究者と専門家間でMLOpsの定義が曖昧となっている。 本論文では文献調査・ツール調査・専門家へのインタビューを行い、MLOpsを調査した。 調査から以下の結果を体系的にまとめた MLOps
MLOps における機械学習モデルモニタリングについて - Qiita
MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理するためのフレームワークです。これには、モデルのトレーニング、テスト、デプロイ、モニタリング、および改善が含まれます。 モデルモニタリングとは、機械学習モデルが適切に動作しているかどうかを監視することを指します。これは、モデルが予測の精度を維持しているか、データの特性が変化していないか、そしてその他の問題が発生していないかを確認するために行われます。 モデルモニタリングには、様々な手法があります。例えば、モデルの予測と実際の値を比較することで、モデルの精度を測定することができます。また、モデルの出力として得られる統計量を定期的に収集し、モデルの精度が変化していないかを確認することもできます。 また、モデルのモニタリングは、データの特性が変化していないかを確認するためにも役立ちま
画像から描き方を生成する強化学習システムSPIRALの追実装 - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
DeepMindから発表された画像から描き方を生成する強化学習システム「SPIRAL」[1]をChainerRLを用いて実装した． 実装はGitHubレポジトリで公開している． SPIRALとは SPIRALは絵の画像から描き方を生成するためのシステムである． 画像生成といえばDeep Convolutional Generative Adversarial Network(DCGAN [2])が主な手法だが，DCGANはラスター画像を生成するのに対して，SPIRALは時系列の描画行動，つまりベクター形式で画像を生成することができる． ベクター形式の画像はラスター形式とは異なり特定の線を取り除くといった編集を簡単に行うことができる． ベクター画像を生成するモデルとしてはSketch-rnn [3]があるが，このモデルは学習に描画過程，つまりベクター形式のデータが大量に必要になる． これらに
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Finetuning Large Language Models
