MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
![ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/993aa98b01430108e1cfdd0ee587e824af6de674/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fjsai2019-190611094948-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ~画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介~(映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
フィードバックを送信 AI Platform Pipelines の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 機械学習(ML)ワークフローには、データの準備と分析、モデルのトレーニングと評価、トレーニング済みモデルの本番環境へのデプロイ、ML アーティファクトの追跡、依存関係の理解などが含まれます。こうしたステップをアドホック方式で管理することは困難で、時間がかかる可能性があります。 MLOps は、ML ワークフローの自動化、管理、監査のために DevOps プラクティスを適用するプラクティスです。AI Platform Pipelines では、ワークフローのステップをパイプラインとしてオーケストレートできるプラットフォームを提供することで、MLOps を実現できます。ML パイプラインは、ML ワークフローの移植可能で再現可能な定義です。
AWSクラウドデザインパターンとは? AWSクラウドデザインパターン (AWS Cloud Design Pattern, 略してCDPと呼ぶ)とは、AWSクラウドを使ったシステムアーキテクチャ設計を行う際に発生する、典型的な問題とそれに対する解決策・設計方法を、分かりやすく分類して、ノウハウとして利用できるように整理したものである。 これまで多くのクラウドアーキテクト達が発見してきた、もしくは編み出しきた設計・運用のノウハウのうち、クラウド上で利用が可能なものをクラウドデザインのパターンという形式で一覧化し、暗黙知から形式知に変換したものであるといえる。 パターンの中には、クラウドでなくても実現できるもの、今まででも実現されていたものも含まれているが、クラウド上でも今まで通りのアーキテクチャが実現でき、かつクラウドを利用する事で、より安価にそしてより容易に実現できるものは、CDPとして収
1. はじめに 昨今、AI・機械学習関連技術が基礎研究のフェーズを抜け、製品開発のフェーズにて本番稼働システムに投入・運用されることが多くなるに連れて聞くことが多くなった「MLOps」という概念について、簡単に書きます。 本記事ではMLOpsの概要を記載し、実践的な取り組みについては別途記載します。 (追記)アップデート版として MLOpsの意義:機械学習プロジェクトを成功させるための鍵 を投稿したので、そちらも合わせてご確認ください。 2. 機械学習プロジェクトの課題 機械学習プロジェクトを遂行していくことを阻害する課題として、例えば下記があります。 学習リソースが枯渇して、迅速な実験ができない 学習環境のスピーディなスケール ex. 並列で実験を回したいが、個別所有のGPUマシンだと1並列しか回せず、共同利用のGPUマシンは混んでいて使えない。(昨日まではGPUマシンを遊ばせていたのだ
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