Poetry の Dependency Group を利用したモノレポ Python 環境｜Tatsuya Shirakawa
こんにちは、カウシェで ML Engineer をしている白川です。 以前に一人目 ML Engineer としての入社エントリーを書かせていただいたのですが、実はアプリケーションで Python を使用する開発者としても一人目だったので、機械学習系の機能開発をしつつ Python 環境の設計・構築も行っています。開拓するのは楽しいです。 今回、Poetry の dependency group 機能を使うことでモノレポにおいて軽量でクリーンに動作する、なかなかよい開発環境を作ることができたので、思い切って公開してみます！ なお、本格的な運用はこれから始めるところなので、気持ちのこもった速報版くらいの気持ちで受け取っていただけるとありがたいです。 Poetry の dependency group 便利ですよ！ モノレポカウシェは基本的にはモノレポで開発をしています。そのため、何か開発する
Pythonばっかり書いてたエンジニアがGoに入門して感動したこと - MicroAd Developers Blog
こんにちは。マイクロアドで機械学習エンジニアをしている大庭です。 マイクロアドの機械学習チームでは機械学習関連のメイン言語として長らくPythonを利用していました。 しかし最近は機械学習の成果物をAPIとしてリリースすることも多くなり、並列処理に強い言語のGoを利用することも多くなってきました。 私自身、Goは学び始めの段階で慣れない静的型付け言語に苦戦しているのですが、使えば使うほどGoの洗練された文法や機能が好きになり、最近ではPythonと同じくらいに好きな言語になっています。 今回の記事では、「Python ばっかり書いていたエンジニアGo に入門してみて感動したこと」と題して私が最近感じているGoの素晴らしさを何点か紹介させていただきます。 この記事で Go を学ぼうか悩んでる方に少しでも Go の魅力を伝えられれば幸いです。 テストが標準コマンドラインツールで行える Goはg
Show HN: FastAPI: build Python APIs with Go-like speed and automatic UI docs | Hacker News
FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.6+. It is one of the fastest Python frameworks available, as measured by independent benchmarks.It is based on standard Python type hints. Using them, you get automatic data validation, serialization, and documentation. Including deeply nested JSON documents. And you get editor completion and checks everywh
Goptunaを使ったGo言語におけるベイズ最適化の活用 | Research Blog
はじめに 形状のわからない関数(ブラックボックス関数)の最大値あるいは最小値を求める手法として、ベイズ最適化が広く利用されています。機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化を中心に活用が進んでいますが、入力とそれに対する評価値さえ設計できればあらゆる問題に適用できます。 例えばFacebookでは、MLモデルのチューニングはもちろん、映像コーデックのエンコードパラメーター 1、AR/VRハードウェア設計、HHVM JITコンパイラのパラメーターチューニングにベイズ最適化を適用するため BoTorch や Axの開発を進めています (F8 2019の発表 Product Optimization with Adaptive Experimentation を参照)。 弊社では多くのサーバーシステムでGo言語が採用されていますが、サーバーのgoroutine数やキャッシュシステムのメモリーバ
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