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Vertex AI PipelinesのTips
Vertex AI Pipelinesを利用してみて分かったTipsについて、いくつかピックアップしてまとめました。なお、コードは全てPython・Kubeflowを用いた場合を記載しています。Vertex AI Pipelinesとは、GCP上でMLパイプライン機能を提供するサービスです。サーバーレス方式でMLワークフローをオーケストレートします。
2023.02.13
GCP
MLOps
VertexAI
ナレッジ
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Future Tech Night #21 Google Cloud Vertex AIによるフルマネージドなMLOps導入
「Future Tech Night #21 Google Cloud: データエンジニア+MLOps」に登壇させていただきましたので、その内容について触れていきたいと思います。
2022.05.13
登壇レポート
GCP
MLOps
TechNight
VertexAI
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続・サーバーレス検索エンジン:巨大な静的ファイルを扱うケースについて考える
巨大な学習済みの機械学習モデルとか、検索用インデックスをデプロイする場合に、どうやってデプロイするか、というのは色々選択肢があります。以前、ちょびっとだけ「どうやってデプロイしましょうかね」というのを悩んだ時期があったのですが、今回、こんな方式が考えられるんじゃないか、というのを改めて調べてリストアップしてみました。
2021.06.04
Go言語
Docker
サーバーレス
MLOps
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MLOpsことはじめ ~実験管理導入と学習基盤の構築~
2019年度入社の真鍋です。学生の頃よりクラウドやHadoop等、大規模分散システムの研究をしていました。その経験と私自身の希望もあり、SAIGでは主にインフラ担当として業務に取り組んでいます。今回は私がAI分野のインフラに触れ、MLOpsを知り、SAIG全体で利用する学習基盤を構築するまでに得た知見を、一部ではありますが共有させていただければと思い筆を取りました。
2021.01.15
Kubernetes
MLOps
実験管理
JupyterNotebook
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MLflowで実験管理入門
今回は、機械学習の実験管理入門をテーマにMLflowについてご紹介させていただきます。
2020.06.26
入門
Python
機械学習
MLOps
MLflow
実験管理
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