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TensorFlow Servingで機械学習モデルをプロダクション環境で運用する - freee Developers Hub
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こんにちは、freee株式会社でエンジニアをやっている米川（@yonekawa）です。最先端のテクノロジーを使... こんにちは、freee株式会社でエンジニアをやっている米川（@yonekawa）です。最先端のテクノロジーを使って新しいソリューションを生み出していくことをミッションにした、CTW (Change The World) という役職で働いています。 この記事はfreee Developers Advent Calendar 2017の23日目です。 機械学習ではアルゴリズムや大規模データ処理が注目されがちですが、学習したモデルをどうやってサービスで運用するかも悩ましい問題です。実験やアルゴリズムの検証では強力なツールが揃っているPythonがよく使われるので、そのままPythonでAPI作るケースが多いと思います。しかしプロダクション環境で運用するとなると開発しやすさ以外にも、大量リクエスト時のパフォーマンスやデプロイ、モデルの精度評価やA/Bテストなどさまざまな課題があります。 またfre
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2019/12/28 リンク