第8回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online) https://mlops.connpass.com/event/211953/
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BentoML is a flexible, high-performance framework for serving, managing, and deploying machine learning models. Supports multiple ML frameworks, including Tensorflow, PyTorch, Keras, XGBoost and more Cloud native deployment with Docker, Kubernetes, AWS, Azure and many more High-Performance online API serving and offline batch serving Web dashboards and APIs for model registry and deployment manage
機械学習パイプラインの概念について説明した資料です。 ## Reference ### ML Pipelines for Software Engineers GigaOm-Delivering on the Vision of MLOps - Microsoft Azure https://azure.microsoft.com/ja-jp/resources/gigaom-delivering-on-the-vision-of-mlops/ Sculley, D. and Holt, Gary and Golovin, Daniel and Davydov, Eugene and Phillips, Todd and Ebner, Dietmar and Chaudhary, Vinay and Young, Michael and Crespo, Jean-Fran\c{c}ois
Over the past months, I’ve been banging my head to understand what stands behind the overly hyped statement “90/87/85% of the machine learning models never get to production” and what it has to do with MLOps. Heading the product and customer development effort of a brand new Machine Learning deployment platform called TeachableHub, left me with no other choice but to dive deep into those “dark mat
はじめに この記事はCourseraのコース「Introduction to Machine Learning in Production」を受講し、要点をまとめたものです。そのため、人に読んでもらうということよりは、自分で後で見返したときに思い出すことを目的とした記事なので、誤りや見づらい点がございましたらどうぞ遠慮なくご指摘頂ければ幸いです。 本記事では、機械学習システムをデプロイする際のユースケースやケースに応じたデプロイパターンについて解説します。 ここでは3種類のデプロイパターンについて紹介されています。 シャドーモード カナリアデプロイ ブルーグリーンデプロイ それぞれについて詳しく見ていきます。 シャドーモード 下図は教材動画から転載したものです。教材ではスマートフォン製造過程における検査業務のシステム化を例にしてます。 このデプロイ方法では、初期段階では機械学習モデルの出力
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
機械学習とパイプライン エンジニアの皆さんは、「パイプライン」といえば何を思い浮かべるでしょうか? 恐らく多くの人は、 ①最近ハッキングされたことで話題の、石油輸送管 ②基本情報試験などで頻出の、CPUの並行命令実行の仕組み を思い浮かべるかと思います。 ※画像はWikipediaより 機械学習分野でも、Scikit-LearnやMLOps系のツールにおいて頻出する用語であり、 何となく、「複数の処理を連続で行う仕組み」といったイメージを持たれている方が多いかと思います。 ですが、連続処理なら各処理を順番に実装すれば同様の機能を実現できるため、正直 「メリットがよく分からん!」 と思われている方も多いかと思います。 私もそう思っていましたが、調べてみると、場面によっては必要不可欠と言えるようなメリットがある事が分かったので、 記事にまとめようと思います パイプラインとは? パイプラインの概
機械学習をシステムに組み込んで運用するMLOpsに2015年頃から取り組んでいる澁井雄介さんが執筆した『AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン』(翔泳社)。機械学習システムの設計や運用の手法をまとめたデザインパターンを解説した本書から、機械学習システムとMLOpsについて書かれたパートを抜粋して紹介します。 本記事は『AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン』の「Chapter1 機械学習のシステムとは」から抜粋したものです。掲載にあたって一部を編集しています。 機械学習の開発では主にデータの前処理から学習、評価までをカバーします。機械学習のモデルを実用化するためにはシステムに組み込み、ユーザや他システムから使えるようにする必要があります。ユーザや他システムから使われて、推論結果の効果を測定することで、機械学習の実用上の価値を測ることができます。機械学習システ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日の Google I/O にて、マネージド機械学習(ML)プラットフォームである Vertex AI が一般提供になることが発表されました。このプラットフォームは、企業において人工知能(AI)モデルのデプロイおよび維持を迅速に行えるようにするものです。Vertex AI は、他の競合プラットフォームに比べ、モデルのトレーニングに必要なコードの行数をおよそ 80% 少なくできるのが特長です[1]。これにより、専門知識の深浅を問わず、あらゆるレベルのデータ サイエンティストや ML エンジニアが機械学習オペレーション(MLOps)を実装し、開発ライフサイクル全体を通じて効率的に ML プロジェクトを構築、管理することが可能となります。 現在、データ サイエンティストは別
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山(@civitaspo)です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間5月18日、機械学習プロジェクトの構築、展開、管理を行うための、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのマネージドプラットフォームである「Vertex AI」の一般提供開始を発表した。この発表が行われたのは、2021年はオンラインで開催されている開発者向けカンファレンス「Google I/O」でのことだ。 Googleは機械学習関連の製品やサービスを数多く提供しており、それらの製品にはAmazon Web Services(AWS)の「SageMaker」をはじめとするプラットフォームと競合するものもあるが、同社は市場に出回っているツールには不十分なものが多いと主張している。 Google CloudのVe
Practitioners Guide to Machine Learning Operations (MLOps)Gain an overview of the machine learning operations (MLOps) life cycle, processes, and capabilities. Understand concrete details about running a continuous training pipeline, deploying a model, and monitoring predictive performance of ML models. The MLOps life cycle and important processes and capabilities for successful ML-based systemsOrc
Googleがオンラインイベント「Google I/O 2021」の中で、AIの開発や運用を容易に行えるようにする機械学習プラットフォームの「Vertex AI」を発表しました。 Vertex Ai | Vertex AI | Google Cloud https://cloud.google.com/vertex-ai Google Cloud launches Vertex AI, unified platform for MLOps | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Googleによると、Vertex AIを利用すると競合に比べて80%近
Google Cloud unveils Vertex AI, one platform, every ML tool you need Today at Google I/O, we announced the general availability of Vertex AI, a managed machine learning (ML) platform that allows companies to accelerate the deployment and maintenance of artificial intelligence (AI) models. Vertex AI requires nearly 80% fewer lines of code to train a model versus competitive platforms1, enabling dat
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