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「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。

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。

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。

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。