新型コロナウイルスに関する情報は、厚生労働省の情報発信サイトを参考にしてください。情報を見る
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
機械学習を利用するコンポーネントの継続的な性能検証と Locust を利用した負荷テストの実施方法 - DATAFLUCT Tech Blog
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習を利用するコンポーネントの継続的な性能検証と Locust を利用した負荷テストの実施方法 - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり... こんにちは。本稿では機械学習を利用したコンポーネントの処理速度の計測方法、および負荷テストのやり方について解説してゆきます。 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習アルゴリズムを適用する関数の処理速度を検証 実行時間を測定 関数の実行時間を算出するデコレーター 性能評価テストと継続的な性能チェック 機械学習 API の性能を評価する Locust:インストールと負荷テスト設定追加 Locsutを使った測定測定 もうすこし高度な使い方 分散実行 コマンドラインから実行 まとめ 機械学習を利用するコンポーネントの処理速度を計測する必要性 機械学習を利用したタスクでは、モデルの精度に注意が行きがちです。しかし、一般的なWebアプリケーションでは入力はリソースID(ユーザIDなど)やシンプルなJSONである場合が多いのに対し、機械学習は入データ(自然言語や画像など)や