小さく始めて大きく育てるMLOps2020 | | AI tech studio

AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今日は実験管理、広義ではMLOpsの話をしたいと思います。 MLOpsはもともとDevOpsの派生として生まれた言葉ですが、本稿では本番運用を見据えた機械学習ライフサイクル（実験ログやワークフロー）の管理を指します。 https://www.slideshare.net/databricks/mlflow-infrastructure-for-a-complete-machine-learning-life-cycle 参考記事のJan Teichmann氏の言葉を借りると、 エンジニアがDevOpsによって健全で継続的な開発・運用を実現している一方、 多くのデータサイエンティストは、ローカルでの作業と本番環境に大きなギャップを抱えている クラウド含む本番環境でのモデルのホスティングが考慮されないローカルでの作業 本番のデータボリュームやス

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実験結果としてのコード・Notebook・データもろもろはどこに置くんだろう。まとめてバージョン管理したいけどGitHubにPushするにはでかすぎるし

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知らないのばっか。よいまとめ

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MLOpsツールまとめ

[misshiki]

“2020年有力であろうMLOpsのためのツールをかいつまんで紹介”