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MLflowを用いた分類エンジンの刷新 - Retrieva TECH BLOG
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こんにちは。レトリバの飯田(@HIROKIIIDA7)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、分類... こんにちは。レトリバの飯田(@HIROKIIIDA7)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、分類エンジンの開発・マネジメント、検索分野の研究、チームマネジメントを行っています。 今回は、前回の記事から自己紹介に追加されている「分類エンジンの開発・マネジメント」について書いていきます。これは、チームで取り組みました。 経緯 レトリバでは、その前身のPreferred Infrastructure時代から自然言語処理に取り組んでいました。文書・文分類は基本タスクの一つであり、応用でも非常に多く取り組む機会があります。そのため、実験管理も含めたエンジンを10年以上前から作っていました。 このエンジンはコア部分がC++で作られていました。そのため、モデルの追加はC++で行うことになります。また、パラメータ管理をRailsで行っていた結果、新しいモデルのパラメータ設定はRail