Step-by-Step MLOps and Microsoft Products
▼こちらのMLOps資料のv1.1版となります。 https://speakerdeck.com/shisyu_gaku/external-20220202-kurasukai-cui-azure-machine-learningwozhong-xin-tositamsfalsemlopssoriyusiyonfalsegai-yao-toakitekutiya 全く MLOps が無い状態から徐々にステップアップする場合に具体的にどんなアーキテクチャで Azure Machine Learning やその他サービスのどの機能を使用して実装を進めていくか整理した資料を大幅に更新しました。 ▼更新情報 ・2022年5月末(主にMSBuild)にて 一般提供(GA)を開始した Azure ML v2 ベースの実装・機能紹介スライドへの変更 ・トラフィックのミラーリングなど新しい Azure M
Using MLOps to Bring ML to Production/The Promise of MLOps
In this final Weave Online User Group of 2019, David Aronchick asks: have you ever struggled with having different environments to build, train and serve ML models, and how to orchestrate between them? While DevOps and GitOps have made huge traction in recent years, many customers struggle to apply these practices to ML workloads. This talk will focus on the ways MLOps has helped to effectively in
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MLOS: An Infrastructure for Automated Software Performance Engineering
GitHub - microsoft/MLOS: MLOS is a project to enable autotuning for systems.
