37. MLOpsとは?どのようにMLOpsを実装しているか? w/ kenta_sato3

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話したネタ

  • MLOpsとは何か?
  • MLOpsの定義
  • MLのおけるモデルとは何か?
  • MLOpsで解決する課題とは?
  • CACE / Changing Anything Changes Everything
  • 学習に使ったデータ管理の難しさ
  • メタ情報だけのバージョン管理というプラクティス
  • MLに必要なパイプラインを回すのは大変
  • ML Superhero、MLからインフラ構築まですべて担う人
  • Stockmark社におけるMLOpsに取り組む前のアーキテクチャとは?
  • BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み
  • MLOps取り組み前のアーキテクチャの課題とは?
  • 温かみのある手動Opsの自動化
  • AWS CodeBuildの権限周りの楽さ
  • ワークフローが見えにくい課題をワークフローエンジンで解決する
  • AWS Step Functions と AWS Batch の活用
  • 今後のMLOpsの野望
  • モデルのパフォーマンスを決める上流データバリデーション
  • 学習のパイプラインの整理、その目指すべきところは?
  • 汎用言語モデルをGoogle TPUでの開発
  • MLOpsにどのような気持ちで望んでいるか?
  • ペインをどうやって発見しているか?
  • 推測するな、計測せよ
  • 電笑戦 ~ AIは人を笑わせられるのか 第 2 回  電笑戦の背景と挑戦者
  • Stockmark Tech Blog
  • エンジニア募集中

43 つのエピソード