GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
MLOps のこれまでとこれから
機械学習の運用に関するさまざまな取り組みについて、過去・現在・未来の観点からまとめた資料です。
機械学習システム開発と運用の落とし穴
クローズドで行われた勉強会の資料です、画像認識まわりでありがちなハマりどころについて解説しています
GitHub - graviraja/MLOps-Basics
There is nothing magic about magic. The magician merely understands something simple which doesn’t appear to be simple or natural to the untrained audience. Once you learn how to hold a card while making your hand look empty, you only need practice before you, too, can “do magic.” – Jeffrey Friedl in the book Mastering Regular Expressions Note: Please raise an issue for any suggestions, correction
RecSysOps: Best Practices for Operating a Large-Scale Recommender System
Operating a large-scale recommendation system is a complex undertaking: it requires high availability and throughput, involves many services and teams, and the environment of the recommender system changes every second. For example, new members or new items may come to the service at any time. New code and new ML models get deployed to production frequently. One question we need to address at Netf
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
機械学習プロジェクトを頑健にする施策 ML Ops Study #2
https://ml-ops.connpass.com/event/83919/
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Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]![Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ea026dd0c776a3fb1c2abc7cb26ed7747125ecd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fneptune.ai%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2Fblog_feature_image_008809_5_4_4_3.jpg)
機械学習を実用化するエンジニアリングスキル
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 / techniques-to-create-values-with-ml-layerx
Introduction to MLOps