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MicrosoftのMLOpsホワイトペーパー﹁Breaking the Wall between AI and DevOps with MLOps﹂要点まとめ - 肉球でキーボード

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nsakki55.hatenablog.com Breaking the Wall between AI and DevOps with MLOps microsoftの公式GitHubアカウントにMLOpsというレポジトリがあります。その中に、MLOps whitepaper.pdfというファイルがあり、各章の要点をまとめました。 MLOps/MLOps whitepaper.pdf at master · microsoft/MLOps · GitHub gitのcommit履歴を見るに、2019年10月に公開されたドキュメントです。 ※注意 GitHubからPDFファイルをダウンロードすると執筆時のレビューコメントがある状態なので、本ドキュメントを正式なホワイトペーパーと捉えて良いか不明です。 2024年現在、他にMLOpsに関するホワイトペーパーとしての位置付けのドキュメントがmicrosoftから出ていないので、暫定的に本ド ● テクノロジー ●2024/05/01 14:38 ●microsoft

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

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nsakki55.hatenablog.com 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 ● テクノロジー ●2024/04/25 21:32 ●MLOps ●cloud ●google

pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード

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nsakki55.hatenablog.com 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 ● テクノロジー ●2023/05/29 08:34 ●Python ●あとで読む ●ツール ●techfeed ●development ●プログラミング

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

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nsakki55.hatenablog.com 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 ● テクノロジー ●2023/01/23 11:00 ●MLOps ●論文 ●インフラ ●機械学習 ●あとで読む

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