実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and FlaskPyCon JP 2021「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」登壇資料 # 「AIオオタニサン本塁打予測」のサンプルコード https://github.com/Shinichi-Naka…
Why we switched from Flask to FastAPI for production machine learning
To productionize a machine learning model, the standard approach is to wrap it in a REST API and deploy it as a microservice. Flask is currently the de facto choice for writing these APIs for a couple of reasons: Flask is minimal. Because inference APIs have historically tended to be simple predict() methods, the complexities introduced by more opinionated frameworks (like Django) have been seen a
Flask’s Latest Rival in Data Science | by S Ahmad | Towards Data Science
Streamlit Is The Game Changing Python Library That We’ve Been Waiting For Developing a user-interface is not easy. I’ve always been a mathematician and for me, coding was a functional tool to solve an equation and to create a model, rather than providing the user with an experience. I’m not artsy and nor am I actually that bothered by it. As a result of this, my projects always remained, well, pro
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤 - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
こんにちは、CET チームの田村です。データ基盤を構築・運用したり、チャットボット（スマホ用です）を開発したりしているエンジニアです。 皆さん、実サービスで機械学習、活用できていますか？ 正直、難しいですよね。高精度なモデルを作ること自体も難しいですが、実際のサービスにそれを組み込むには、そこからさらに数々の難所が待ち構えているからです。 でも、そのほとんどはエンジニアリングで解消できます。 私たちのチームでは、数年にわたる経験をもとに難所とその対処法を整理し、すばやく成果をあげられる機械学習基盤を開発しはじめました。 本記事では、この基盤の設計とその背後にあるアイデアをご紹介します（機械学習工学研究会の勉強会での発表資料がベースです）。 イテレーションを何度も回せ 基盤そのものの前に、まず機械学習を成果につなげるためのポイントを説明させてください。 私たちは、機械学習の活用において必要な
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Contractor roles While our Careers site currently focuses on direct employment roles with Pinterest, we also offer temporary (contractor) assignments through our trusted third-party staffing firms. Job postings for contractor assignments on some of the most popular professional networking sites and job boards will clearly indicate the assignment duration, the staffing firm that will be the direct
Engineering
Engineering Building the platform where people around the world come to search, save and shop Our Engineering team is at the core of bringing our platform to life for Pinners worldwide. Working collaboratively and cross-functionally with teams across the company, our engineers tackle growth-driving challenges to build an inspired and inclusive platform for all. Natasha Magliui Engineering Manager,
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Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤
