MLOps roadmap 2024
The MLOps engineer role is different from an ML engineer role. Even though the role varies from company to company, in general, ML engineers focus more on bringing individual projects to production, while MLOps engineers work more on building a platform that is used by machine learning engineers and data scientists. To build such platforms, lots of different skills are required. Here is a roadmap
Just tell me which one to useYou should probably use: Apache Airflow if you want the most full-featured, mature tool and you can dedicate time to learning how it works, setting it up, and maintaining it.Luigi if you need something with an easier learning curve than Airflow. It has fewer features, but it’s easier to get off the ground.Prefect if you want something that’s very familiar to Python pro
AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法 この記事は “Define and run Machine Learning pipelines on Step Functions using Python, Workflow Studio, or States Language” を翻訳したものです。 機械学習(ML)のパイプラインや有向非巡回グラフ(DAG)を定義して実行する際には、様々なツールが利用可能です。一般的な選択肢としては、 AWS Step Functions、Apache Airflow、KubeFlow Pipelines(KFP)、TensorFlow Extended(TFX)、Argo、Luigi、Amazon SageMaker Pipelines などがあり
GitHub - GoogleCloudPlatform/professional-services: Common solutions and tools developed by Google Cloud's Professional Services team. This repository and its contents are not an officially supported Google product.
The examples folder contains example solutions across a variety of Google Cloud Platform products. Use these solutions as a reference for your own or extend them to fit your particular use case. Anthos Service Mesh Multi-Cluster - Solution to federate two private GKE clusters using Anthos Service Mesh. Anthos CICD with Gitlab - A step-by-step guide to create an example CI/CD solution using Anthos
Google-led Kubeflow, machine learning for Kubernetes, begins to take shape | TechCrunch
AI Google-led Kubeflow, machine learning for Kubernetes, begins to take shape Ever since Google created Kubernetes as an open source container orchestration tool, it has seen it blossom in ways it might never have imagined. As the project gains in popularity, we are seeing many adjunct programs develop. Today, Google announced the release of version 0.1 of the Kubeflow open source tool, which is d
Vertex AI を利用して強化学習レコメンデーション アプリケーションをビルドする | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 強化学習（RL）は機械学習の形態の 1 つであり、エージェントが環境に対する行動を選択しながら、その一連の選択を通じて得られる目標（報酬）を最大化する方法を学習していくというものです。RL のアプリケーションの例として、学習ベースのロボット工学、自律走行車、コンテンツ配信などがあります。基本的な RL システムには、多くの状態、対応する行動、それらの行動に対する報酬が含まれています。これを映画のレコメンデーション システムで考えてみましょう。「状態」はユーザー、「行動」はユーザーにおすすめする映画、「報酬」は映画に対するユーザー評価に当てはめることができます。Applied ML Summit 2021 の基調講演 で Spotify が述べていたように、RL は ML
LTについて 参加希望者はコメントにタイトルを書き、LT枠で応募ください。 コメントのないLT枠の応募の場合は、参加をお断りする場合があります。 合わせて、twitterで@hurutoriya までメンションでご連絡くださると、とても助かります。 発表者 @hurutoriya 機械学習プロダクトの実践と運用へ @hagino3000 インターネット広告配信事業における機械学習システムの運用 @hnakagawa メルカリの機械学習基盤について LT @ynqa kubeflow, TensorFlow Serving について語る @soonraah Pipeline Jungles とたたかう話 @overs_5121/ KubeFlow/Katibによるハイパーパラメータチューニング 懇親会 TBD 注意事項 欠席のご連絡は connpass 上でお早めにお願いいたします 宣伝や採
【書き起こし】Feature StoreとVertex AIを使った機械学習基盤の実現 – Li 【Merpay Tech Fest 2022】 | メルカリエンジニアリング
【書き起こし】Feature StoreとVertex AIを使った機械学習基盤の実現 – Li 【Merpay Tech Fest 2022】 Merpay Tech Fest 2022 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2022年8月23日（火）からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「Feature StoreとVertex AIを使った機械学習基盤の実現」の書き起こしです。 本日は、Feature StoreとVertex AIを使った機械学習基盤の実現についてお話しします。機械学習基盤は、私がメルペイに入社してから関わったプロジェクトです。設計から開発・運用していく中で、良かったことや工夫したこと、今後の取
Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。 「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。芝田氏は、ハイパーパラメーター最適化に関連するライブラリである「CMA Evolution Strategy（CMA-ES）」について紹介しました。全2記事。前半は、CMA-ESの概要と使いどころについて。 ハイパーパラメーター最適化に関連するライブラリを作成 芝田将氏（以下、芝田）：それでは発表を始めます。最初に、簡単に自己紹介をします。サイバーエージェントという会社の「AI Lab」という研究組織に所属しています。OSSの開発では「Optuna」のコミッターで、ほかにはKubernetes上でマシンラーニングのシステムを運用するプラットフォーム「Ku
What Is GitOps | Weaveworks
A concise description of GitOps 1. Describe the desired state of the whole system using a declarative specification for each environment. (In our story, Bob’s team owns the whole system config in Git.) A git repo is the single source of truth for the desired state of the whole system. All changes to the desired state are Git commits.All specified properties of the cluster are also observable in t
Feastに入門する - Qiita
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の18日目の記事です。 はじめに 機械学習モデルを含めたシステムを運用する際に、システムを取り巻く各種インフラを整えずにいるとやがて組織の負債になります。 以下の図はMLOpsに携わるエンジニアであればおよそ7000回は見たと思います。 (参考文献[1]より) 最近ではこの図中のData Collection, Feature Extraction, Data Verificationの一部分を担うFeature Storeと呼ばれる特徴量管理のためのプラットフォームのマネージドサービスがクラウドベンダー各社からリリースされ始めています。 本記事ではFeature Storeを概説し、Feature StoreのOSSであるFeastを簡単に紹介します。 併せてこちらの記事もご覧ください。 参考：Feature Storeを概観す
Kubeflow Central Dashboard
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DeepLearning.AI, Coursera, and AWS launch the new Practical Data Science Specialization with Amazon SageMaker | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog DeepLearning.AI, Coursera, and AWS launch the new Practical Data Science Specialization with Amazon SageMaker Amazon Web Services (AWS), Coursera, and DeepLearning.AI are excited to announce Practical Data Science, a three-course, 10-week, hands-on specialization designed for data professionals to quickly learn the essentials of machine learning (ML) in the AWS Cloud. Dee
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 合格体験記 - Timee Product Team Blog
こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、機械学習モデル構築に加えて、Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でもGoogle Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介したいと思います。 これから受験される方の参考になれば大変嬉しいです！ 受験の動機 筆者の勉強開始時の状況 勉強方法 1. 機械学習をビジネス活用する際のベストプラクティス 1.1. Googleが考える機械学習プロジェクトのベスプラ*1を理解 2. Google CloudのML関連サービス
6 Kubeflow Meetup #1 https://cloudnative.connpass.com/event/100600/ #kfmeetup https://docs.google.com/presentation/d/1Ik5mibmqjDHwPlq6BQ5XbmbfOWWnnWX2dLsDB8wFPMo/edit?usp=sharing
本文の内容は、2024年7月26日に Nigel Douglas が投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/whats-new-kubernetes-1-31/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Kubernetes 1.31が間もなく登場します。このリリースでは、プロジェクトに大きな変更が加えられます。では、このリリースの新機能は何でしょうか? Kubernetes 1.31には、このリリースで「 Graduating 」として追跡されている 37 項目を含む、多数の機能強化が含まれています。これらのうち、待望の Kubernetes 向け AppArmor サポートを含む11 の機能強化がステーブルに移行します。これには、API でコンテナまたはポッドの AppArmor プロファイルを指定し、そのプロファイルをコンテナランタイムによって適用
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Google CloudのAI/ML開発プラットフォームVertex AIは結局何ができるのか | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの貞松です。 先日のGoogle Cloud Next'23の熱も冷めやらぬ中、Google CloudのAI/MLサービスについてのキャッチアップを進めている今日この頃です。 今回はGoogle Cloud上でのAI/ML開発プラットフォームであるVertex AIについて整理していきます。 クラウドサービス全般的にありがちな話ですが、機能単位でのユーザーガイドやリファレンスを見て、結局のところ何ができるのかわからないケースもあるのではないでしょうか。特にVertex AIは利用可能な機能が多岐に渡っているので、全体像を把握するのが難しい面もあります。 本記事では、AI/ML開発で必要な要素について、Vertex AIでできることを起点として、それに対応する機能を逆引き的に紹介していきます。 Vertex AIでできること
前回に続いて、Kubernetesのエコシステムをまとめていく。 今回は前回までのカテゴリに入らない雑多なものについて書く。 Kubernetesの上で動くものであったり、Kubernetesクラスタに対して働くものだったり。 2021/1/24更新。 セキュリティ KubernetesクラスタやKubernetesアプリケーションのセキュリティ向上のためのツールたち。 kube-bench kube-benchはKubernetesクラスタの設定やリソース定義にセキュリティ的な問題が無いかをCIS Kubernetes Benchmarkに沿ってチェックしてくれるコマンドラインツール。 最近話題になったAqua Security社製。 Popeye PopeyeはKubernetesクラスタに登録されたリソース定義に潜在的な問題が無いかをスキャンしてくれるコマンドラインツール。 使われて
Kubeflow入門 - Qiita
この記事は、オフィシャルの Getting Started with Kubeflowを抜粋しつつ、適宜補足を加えたものです。 Kubeflowとは ローカル／クラウドをまたいで、Train / Servingを行うときにk8sを用いて - TensorFlowジョブのダッシュボード確認 - JupyterHubの提供 - k8s dashboardの提供 - CI/CDツールの提供 などなど、よくある解決したい問題への解決策を一貫して提供するサービス TensorFlowExtended(TFX)の流れを汲んでいる。 Kubeflow を使うか検討すべき人は？ TensorFlowのモデルを異なる環境で、学習/Servingする人 Jupyter notebookをTensor Flowの学習ジョブに使いたい人 ジョブの発行を、CPUやGPUが無いマシンで行いたい人 TensorFlow
すべて | グループ指定なし | Fun/entertainment | IP | LifeHacks/Food | anime/game | art | biz | hatenna | journal | media/broadcast | politics | science | think | ☆Blog☆ おとなりアンテナ | おすすめページ 2020/03/12 04:23:10 Twitter / tsuda 津田大介 1 reply 118 retweets 212 2020/03/12 04:22:18 無料で株価情報、株式チャート、市場ニュース、ストリーミングによる世界の株価情報 finance 11/03/2020 19:22:20 +44 (0) 203 8794 460 無料会員登録 ログイン 812,000.00-18,873.00 23,583.87-1,434
はじめに 機械学習の成果を運用する際には、データの処理や学習、モデルのデプロイなどといった一連の作業をワークフロー化することが多くなっています。これを実現するために、多くのワークフローツールが公開、利用されています。 今回はGoogle Cloud Platformで機械学習ワークフローを実行するためのサービスであるVertex Pipelinesを用いて、機械学習パイプラインを構築、実行するまでを紹介します。サンプル実装では以下のようにデータの前処理、モデルの学習、評価、デプロイまでを行います。 コードは以下に配置しました。 Vertex Pipelinesとは 前述したように、Vertex Pipelinesは機械学習パイプラインを実行するためのGCPのサービスです。サーバーレスで稼働するため、費用は実行時に使用した分だけに抑えることができます。他に、実行時のパラメータやパイプラインに
Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに
AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに ※この投稿は米国時間 2018 年 11 月 8 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アパレル サプライチェーンに革命を起こしたり、電子商取引を高速化したりといったように、あらゆる業種の企業がビジネスを進化させるために AI の利用を進めています。しかし、多くの企業にとって、AI の本格的な導入に伴う複雑さは非常に厄介なようです。 私たち Google の目標は、AI をすべての企業にとって手の届くものにすることです。しかし、そのためには参入の敷居を下げなければなりません。そこで私たちは、3 つのことを念頭に置いてすべての AI サービスを構築しています。それは、「より多くの企業が導入できるようにシンプルにすること」「できるだけ多様な組織にとっ
2021.06.11 コラム データ基盤構築テックコラム機械学習 【テックコラム】Vertex AI と AutoML で画像分類する ● はじめに こんにちは、DataCurrentの笹沼です。 Google Cloud から Vertex AI が発表されました。 弊社でも MLOps として、Kubeflow や AI Platform を活用していますが、さらに使いやすくなったと聞いて 、今回は Vertex AI で画像分類をしてみます。 ● Vertex AIについて Vertex AI は、各種 ML ツールを統合したプラットフォームです。 統合された UI および API のもとで、機械学習のプロセス全体を効率的に行えることが特徴です。 機械学習のソリューションを適材適所で使い分けていくのもいいのですが、連携に時間やスキルが必要です。 機械学習で解決したい本質的な課題解決の
InfraOpWGProceedings/20200704_SummerCampDiscussion/20200704_MLSE_InfraOpsWG.md at master · mlse-jssst/InfraOpWGProceedings
機械学習は結果が100%保証されるものでないというのは共通認識だが、ロボット系などでは「正しい出力ができなかった場合にシステムを停止する動作」を担保する必要がある。そのあたりの連携についても観点に含まれるか。→Yes 自動運転で判断を迷ったとき、ドライバーの人命が大事なので安全な状態に移動する（停止する）というのが求められる 安全弁は2重3重の機構が必要になる★ MLのシステムは入力データによっては落ちることがあるので皆さんどうしていますか？ 例えば、アルゴリズム部分が落ちても、何かしら値を返すようにしておくなど工夫が必要 たとえば人命がかかわらない領域(アドテクなど)の監視観測はどのような例があるか？（人命がかからないからと言ってクリティカルではない、というわけではないが） 広告システムの例。レコメンドなど。精度が悪くなった場合にどういう被害があるかという話がある。ダイナミック広告（商品
[随時更新] re:Invent2019 SageMaker関連エントリーまとめ #reinvent | DevelopersIO
re:Invent2019では、SageMakerのアップデートがたくさん発表されました。 本記事では、SageMakerに関連したセッションレポートや新機能紹介記事をまとめていきます。 随時更新していきますので、ぜひブックマークしてご確認ください！ 目次 新機能、新サービス系 セッション系 新機能、新サービス系 SageMaker Studio（ブラウザベースのIDE） ブラウザベースで共同開発もできるIDEがリリースされました。 また、単にコードを書くだけではなく、「コードの実行」や「Amazon SageMaker Experiments」、「Amazon SageMaker Processing」、「Amazon SageMaker Debugger」等々のサービスと統合されているため、今後SageMakerで開発をする上でとてもお世話になりそうなサービスです。 こちらのサービス、
![[随時更新] re:Invent2019 SageMaker関連エントリーまとめ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ba8beebcc37b25dc7ff579a4dfe66d94571b792/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_eyecatch.jpg)
Kubeflow Central Dashboard
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今回のCloud CodeにおけるKubernetes CRDのオーサリングサポート提供は、Kubernetesの人気が高まる中で、CRDを記述するためのKubernetes YAMLがますます複雑になってきていることを受けて行われる。 Cloud Codeのオーサリングサポートを利用して、CRDに準拠するリソースファイルを作成することで、Kubernetesのカスタム機能を活用できるようになる。たとえばTensorFlowジョブをクラスタ内の複数のポッドに分散したい場合は、TFJob CRDに基づいてTFJobリソースを作成すれば、KubeFlowオペレータが操作可能なクラスタに適用される。 Cloud Codeでは、Google CloudやAnthosで使用されているものも含め、400を超える人気の高いKubernetes CRDをサポートしており、その中にはゲームサーバ用のAgon
AutoML Tables: AI Platform Pipelines でのエンドツーエンドのワークフロー | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AutoML Tables では、ユーザーの構造化データを使用して、最先端の機械学習モデルの構築、分析、デプロイを自動的に行えます。アセット評価、不正行為の検出、信用リスク分析、顧客維持率の予測、店舗での商品レイアウトの分析、コメント欄のスパム問題の解決、音声コンテンツの迅速な分類、レンタル需要の予測といった、幅広い機械学習タスクに活用できます。 AutoML Tables をさらに実用的かつユーザー フレンドリーなものにするため、以下のようなさまざまな新機能をリリースしました。 改良された Python クライアント ライブラリオンライン予測の説明の取得モデルをエクスポートして任意のコンテナで提供モデル検索の進捗状況と最終的なモデルのハイパーパラメータを Cloud
Why Did Heroku Fail?
Fifteen years later, developers are still trying to recreate the developer experience of Heroku. Yet, those who do not learn from history are doomed to repeat it. Why did Heroku fail? Was it just incompetent management? Was the idea too early? If developers demand Heroku, why haven't they (or a competitor) figured out how to make it viable? Here are four hypotheses about Heroku's successes and fai
Canonical Blog | Canonical
Charmed Kubeflow 1.9 enters general availability with new support for GenAI AI Article Kubeflow 1.9. Kubeflow is a fully open source MLOps platform, part of the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) as an incubation project. Canonical is one of the project’s official distributors, ensuring security maintenance of the container images, tight integration with the wider AI/ML ecosystem, and delive
はじめに AI Team MLOps エンジニアの西原です。2024 年 1 月にローカル環境で Kubeflow Pipelines を実行するドキュメントが公式から公開されました。今回はそのドキュメントを参考にローカル環境で Kubeflow Pipelines を実行する方法を紹介します。 はじめに Kubeflow Pipelines とは kfp を使った開発の課題 kfp を手元の開発環境で実行する ローカル環境でコンポーネント実行 アーティファクトを出力 任意のコンテナイメージを使ったコンポーネント GPU を使ったコンポーネント pipeline 実行 pipeline とは何か？ pipeline 実行 まとめ 参考 Kubeflow Pipelines とは 今回取り扱う Kubeflow Pipelines とは何か？公式のドキュメントを引用します。 Kubeflow
Building a Complete AI Based Search Engine with Elasticsearch, Kubeflow and Katib
Building search systems is hard. Preparing them to work with machine learning is really hard. Developing a complete search engine framework integrated with AI is really really hard. So let’s make one. ✌️ In this post, we’ll build a search engine from scratch and discuss on how to further optimize results by adding a machine learning layer using Kubeflow and Katib. This new layer will be capable of
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Too Long; Didn't Read<a href="https://stackshare.io/posts/top-developer-tools-2017" target="_blank"><em>Originally posted on StackShare</em></a> https://stackshare.io/posts/top-developer-tools-2017 Originally posted on StackShare It’s the moment you’ve been waiting for! Well, it’s the one we’ve been waiting for, anyway. It’s the 4th annual StackShare Awards! 🎉 This is your one-stop resource for d
TFXを使った機械学習パイプラインの構築（実装編その1）
連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。 はじめに 前回は、KubeflowのNotebook Serversを使って作成したJupyter notebook上で、データの分析からモデル作成までの手順を解説しながら、初期の機械学習モデル作成を行いました。今回は、そのモデルの本番運用を想定した機械学習パイプラインを構築していきます。複数回に分けてパイプラインの実装からデプロイまで解説していく予定です。本稿は「実装編その1」として、TFXの概要の紹介と機械学習パイプラインの構築のうち前半部分について解説していきます。 TensorFlow Extended（TFX）の概要 TFXは機械学習パイプラインを構築するためのフレームワークです。TFXはパイプライン内の各ステップをコンポーネントとして提供します。そのコンポーネントを組み合
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Airflow vs Luigi vs Argo vs Kubeflow vs MLFlow
Machine Learning Casual Talks #5 (2018/07/13 19:30〜)
Optunaから簡単に利用できる「CMA-ES」 進化計算で最も有力な連続最適化問題のアルゴリズム
Introduction to argo
https://schd.ws/hosted_files/kccnceu18/d4/Kubeflow_Deep_Dive.pdf
Kubernetes 1.31 – 新機能は？
Preferred Networks | SlideShare
Kubernetesのエコシステム ー その他雑多 | To Be Decided
はてなアンテナ - pongponglandのアンテナ
Vertex Pipelinesによる機械学習パイプラインの実行
【テックコラム】Vertex AI と AutoML で画像分類する | DataCurrent
Google、Cloud CodeにおけるKubernetes CRDのオーサリングサポートを提供開始
Kubeflow Pipelines の local 実行で開発効率を上げる - CADDi Tech Blog
Top 50 Developer Tools of 2017 🏆 – Hacker Noon