MLflow - A platform for the machine learning lifecycle
Latest Blog Posts MLflow Docs Overhaul The MLflow Documentation is getting an upgrade. Simplifying the LLM journey: From crafting and evaluation to deployment Works with any ML library, language & existing code Runs the same way in any cloud Designed to scale from 1 user to large orgs Scales to big data with Apache Spark™ MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including expe
機械学習システムとテスト (1/4)
このシリーズでは機械学習システムにおけるテストについて考えていきます。次の図は DevOps のプラクティスにおいてテストが密接に関わっていることをよく表しています。(図はブログポスト Continuous Testing in DevOps… — Dan Ashby をもとに弊社で作成しました) システム開発においてテストは必要不可欠なものであり、開発のすべての工程と密接に関わっています。このため、テストを自動化しておき、開発者の環境や CI/CD パイプラインで常に実行するのは近代的な開発において一般的です。 一方、機械学習システムのテストは非常に困難であったり、場合によっては不可能なこともあります。このことはよく知られており、たとえば最近では2021年12月に開かれたNeurIPS Data-Centric AI Workshopのセッションのひとつである Technical Deb
Gradio
Fast, easy setup Gradio can be installed with pip. Creating a Gradio interface only requires adding a couple lines of code to your project. Seamlessly use any python library on your computer. If you can write a python function, gradio can run it. Present and share Gradio can be embedded in Python notebooks or presented as a webpage. A Gradio interface can automatically generate a public link you c
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
Mercari ML&Search Talk #3 ~MLOps & Platform~を開催しました #mercari_ai | メルカリエンジニアリング
プラットフォームの動作デモを25:59から行っていますので、動画でご覧ください。 トレーニングワークフローのサポートでは、次のようなソフトウェア・ライブラリが使われています。 ユーザーがKubeflow pipelineを作成 ローカルまたはCircle CI経由でデプロイ チームのGCPプロジェクトからDockerイメージなどを取得 トレーニングの結果をSlackで通知 トレーニング終了後、モデルのパラメーターと精度をmlflowに格納 モデルをチームのGCPプロジェクトにプッシュ 結果が悪い場合には再トレーニング MLプラットフォームの特徴 メルカリのMLプラットフォームは次のような特徴を持っています。 プロファイルは独立し、ユーザーは自分の作業しているプロジェクトのデータのみにアクセス可能 CPU/GPU/TPUなどのリソースはオンデマンドに提供 PrometheusとGrafana
Vertex AIを活用したMLOpsの実現【前編】 | 株式会社CAM
｜目次 1. はじめに 2. MLOpsとは 3. VertexAIの概要 4. Vertex Pipelineについて -概要 -コンポーネントの実装例 -パイプラインの実装例 -Vertex PipelineでのKubeflow Pipelineの実行 5. まとめ 6. 参考資料 ｜1. はじめに 株式会社CAMで機械学習エンジニアをしています原 和希です。 データ分析から機械学習モデルの作成、そしてMLOps基盤の構築を担当しています。 今回はMLOps基盤の構築をトピックとして、弊社で導入している「VertexAI」という、GCP 上で MLOps 基盤を実現するためのサービスを紹介します。 本記事は前編と後編に分かれています。 この前編ではMLOpsについてと機械学習パイプラインを実現するためのサービスであるVertex Pipelineについて詳しく解説をします。 後編では、
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Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams
Merpay & Mercoin Tech Fest 2023 Day2 (8/23): Backend and Data & modeling
GitHub - GoogleCloudPlatform/ai-infra-cluster-provisioning