CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた
マイクロサービスに次に来るかもしれない言葉について - arclamp
2021年9月18日に開催されたXP祭り2021で「マイクロサービスに至る歴史とこれから」という講演をしました。資料は次の通りです。本来は75分ぐらいかかるのを45分で話そうとして、余裕で時間オーバーしてすみませんでした。 テクノロジーとテクニックによる進化の流れ テクノロジーやテクニックは、ITの改善サイクルを向上させるために進化を続けています。「技術そのもの」であるところのテクノロジーに対して、テクニックというのは「人による技術の活かし方」を示します。なので、基本的にはテクノロジーが生まれ、それを使いこなしたテクニックが登場することになります。 テクノロジーとテクニックの進化の歴史現在、進化中のテクノロジーであるCloud NativeやServerlessを前提としたテクニックを示す用語、つまり、マイクロサービスに次に来るかもしれない言葉というのは、時間軸からすると再来年ぐらいに出て
コンテナベースの継続的インテグレーションの利点／課題と、CIパイプライン、Docker Build高速化のコツ
コンテナベースの継続的インテグレーションの利点／課題と、CIパイプライン、Docker Build高速化のコツ：コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖（2）（2/2 ページ） Test Sizesによるパイプラインの分割 テストが失敗する原因を調査したところ、そのほとんどが【5】のLintの掛け忘れなどの単純なミスで、【4】で示したようにコンテナをローカルにプルしてきて調査しなければいけないほどの複雑な原因による失敗は（当然ですが）ほとんどありませんでした。 そこで、「環境依存で失敗し得るテスト」「環境依存で失敗しないテスト」を分割して実行することを考えました。環境に依存するテストはこれまで通り「docker build」「docker push」コマンドの後に実行し、依存しないテストはdocker buildの前に実行し、その段階で問題があれば、後続のdocker build/push
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