Why we do machine learning engineering with YAML, not notebooks

Source: PexelsMost data scientists spend the majority of their working hours in a notebook. As a result, most production machine learning platforms prioritize notebook support. If you try out a new production ML platform, chances are its onboarding tutorial will begin with a .ipynb file. When we built Cortex, our production machine learning platform, we spent a lot of time considering the correct

[Makots]

Jupyter notebookは再現性が低い、レビュー(diff)しづらい、テストコード書きにくい→CI/CDに組み込みにくい。うん、一理ある。

[misshiki]

“ノートブックではなくYAMLを使用して機械学習エンジニアリングを行う理由。ノートブックは、モデルを展開するのではなく、モデルを設計するのに最適です。”