GoogleのMLOps実践ホワイトペーパー Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 要点まとめ - 肉球でキーボード
Googleが公開した、MLOps実践のためのホワイトペーパー GoogleがMLOps実践のためのホワイトペーパーを公開しています。 Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps) 2021年5月に公開されたものですが、2024年現在に読んでも色褪せない内容だったので、各章の要点をまとめました。 TL;DR Googleが2021年5月に公開したMLOpsの実践のためのホワイトペーパー MLOpsライフサイクルの全体像・コア機能を解説 コア機能: 実験、データ処理、モデル学習、モデル評価、モデルサービング、オンライン実験、モデル監視、MLパイプライン、モデルレジストリ、データセット・特徴量レポジトリ、MLメタデータ・アーティファクトトラッキング MLOpsのコアプロセスの詳細を解説 コアプロセス: ML開発、学習の運用
pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード
Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて
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
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