機械学習の推論用REST APIサーバーをAmazon SageMakerで構築するまでに考えたこと - RAKSUL TechBlog
はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です💪 現在は、データサイエンティストが作成した学習済みモデルをもとに、推論を行うロジックを実装し、Web APIとして提供するための開発をしています。 この記事を読んで得られること この記事では、推論用REST APIサーバーを構築する際に考えたことを2つのセクションに分けて紹介します。 推論用サーバーを構成するAWSリソースの検討 推論コードを実装する上での検討 SageMakerを利用し推論用REST APIサーバーを構築する方の参考になれればと思います！ それでは詳細について見ていきましょう！ 参考となるレポジトリ 今回の記事に際して、参考となるプロジェクトテンプレートを共有します。 github.com 上記のテンプレートは、サンプルとしてWord2Vecを利用した予測を行います。試した
Protocol Buffersを使ってSQSのメッセージを構造化してみた - RAKSUL TechBlog
はじめに こんにちは。RAKSUL Advent Calendar 2021 15日目を担当するハコベルの吉岡です。 本日はメッセージキューを使う際にProtocol Buffersを使って構造化されたメッセージのやりとりができないかのPoC(Proof of Concept)を紹介させていただきます。 背景 今取り組んでいるプロジェクト内でAmazon SQSを使うことになったのですが、現段階でSQSにメッセージをエンキューするのがGoのサービスで、メッセージを受け取るのがPythonのサービスということが想定されています。SQSの技術検証を進める中で「構造化されたデータをメッセージとしてやりとりできないか」とふと思い、「Protobufをうまいこと使えないか」という考えが浮かびました。 事例がないかリサーチしていると、自分がやりたいことと同じことをやっている方の記事があったのでこちらを
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
