The Register of UNIX® Certified Products
The Open Brand Register The Open Group official register of UNIX Certified Products UNIX® certification provides a vendor-neutral, highly regarded, and global benchmark for identifying open operating systems. Only systems that are fully compliant and certified according to the Single UNIX Specification are qualified to use the UNIX® trademark. Advantages of UNIX Certification The Open Group UNIX s
第692回 sysfsやbpftoolを用いたeBPFの活用 | gihyo.jp
第688回と第690回では、カーネルのトレーシングツールとして注目されているeBPFを活用するためのツールとしてBCCを紹介しました。しかしながら、BCCだけがeBPFを扱えるツールというわけではありません。今回はツールなしに利用できるsysfsや、よりユーザーフレンドリーなトレーシングツールであるbpftoolを紹介します。 Python版BCCの問題点 これまで紹介していたBPF Compiler Collection（BCC）のツールはいずれもフロントエンドとしてPythonを使っていました。つまり利用者はまずPythonスクリプトを起動し、その中でeBPFのオブジェクトをコンパイルし、ロードすることでようやくトレースが始まっていたのです。 実行環境でBPFオブジェクトをビルドする必要があるこの方法にはいくつかの問題点が存在します。 実行環境にコンパイラをインストールする必要がある
パイプラインツールgokartのキャッシュ競合を解消した話 - エムスリーテックブログ
はじめに エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの池嶋です。はじめてのテックブログ投稿です。 AIチームでは機械学習プロジェクトのデータパイプライン構築にgokartというツールを使用しています。今回はこのgokartで発生していたキャッシュ競合を解消した話について紹介します。 gokart gokartとは gokartというのはAIチームが中心に開発しているデータパイプライン構築のためのツールで、Spotify社の開発するパイプラインツールluigiのwrapperです。S3やGCSといったクラウドストレージとのデータ入出力をサポートしたり、中間ファイルをキャッシュとして保存することで実験を再現をしやすくしたりします。当ブログでは過去にも機械学習プロジェクト向けPipelineライブラリgokartを用いた開発と運用 - エムスリーテックブログ などで紹介されています。 Git
GitHub - m3dev/gokart: Gokart solves reproducibility, task dependencies, constraints of good code, and ease of use for Machine Learning Pipeline.
Here are some good things about gokart. The following meta data for each Task is stored separately in a pkl file with hash value task output data imported all module versions task processing time random seed in task displayed log all parameters set as class variables in the task Automatically rerun the pipeline if parameters of Tasks are changed. Support GCS and S3 as a data store for intermediate
Data Platform Guide - 事業を成長させるデータ基盤を作るには #DataEngineeringStudy / 20200715
Data Engineering Study #1 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/179786/ 当日の動画はYoutubeで閲覧可能です。 https://www.youtube.com/watch?v=hFYNuuAaiTg …
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」
機械学習システムの信頼性を数値化し、技術的負債を解消する論文「 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction」 2020-04-25 [抄訳] What’s your ML test score? A rubric for ML production systemsで紹介した論文の続編があったので読んでみました。 注意)この翻訳記事は原著論文の著者陣からレビューはされていませんShunya Ueta, are providing a translation and abridgment, which has not been reviewed by the authors.Change log2021/02/03ML Test Score を簡単に計算できるGoogl
GitHub - CatchTheTornado/askql: AskQL is a query language that can express any data request
AskQL is the next step after GraphQL and Serverless. With AskQL developers can attach scripts to queries that are executed serverside. The AskQL parser accepts the GraphQL query format so there's no learning curve. Because the scripts are executed serverside and the results can be cached it's great for Web Vitals and app performance. Think of it as a programmable GraphQL. Read a great articly on A
Continuous Delivery for Machine Learning
Automating the end-to-end lifecycle of Machine Learning applications Machine Learning applications are becoming popular in our industry, however the process for developing, deploying, and continuously improving them is more complex compared to more traditional software, such as a web service or a mobile application. They are subject to change in three axis: the code itself, the model, and the data
GitHub goes off the Rails as Microsoft closes in
Ruby shop turns to Go, Java, and Kubernetes for platform makeover Analysis GitHub invited a handful of journalists to its San Francisco headquarters to explain how the social code hosting biz is evolving from a website into a platform. The event was hosted by Sam Lambert, whose title – head of platform – removes any doubt about how things will turn out. Founded in 2008, GitHub became a platform fo
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