MLOps 海外テック企業の事例とフレームワークの紹介 - Gunosyデータ分析ブログ

はじめに こんにちはGunosy Tech Labの森本です。現在MLOps基盤を再整備しています。そこで調査した海外Tech企業の事例やMLOpsのフレームワークを紹介します。 Gunosy Tech LabのMedia MLチームではニュースアプリ（グノシー、ニュースパス、ルクラ）やクーポンアプリ（オトクル）の推薦アルゴリズムの改善を中心に機械学習を活用してアプリのサービス改善を日々行っています。過去にはチームが独立しており開発者も少数であったことから各チームがJupyter Notebook等でオフライン実験を行い、良い結果のものは本番環境に適用するためプロダクションコードを書き、レビューを行い、本番環境でA/Bテストするという流れでした。最近は開発者の人数も増え横断的にアプリのサービスを改善しているので、より効率的なMLOps基盤が求められています。 はじめに MLOpsとは 実現

[sadayoshi_tada]

MLOpsの事例とフレームワーク

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海外テック企業の事例とフレームワークの紹介

[misshiki]

“現在MLOps基盤を再整備しています。そこで調査した海外Tech企業の事例やMLOpsのフレームワークを紹介します。”Facebook、Netflix、Uberの事例。MLflow、metaflow、Kubeflow、TFX（TensorFlow Extended）のフレームワーク。

[braitom]

海外企業でのMLOps事例まとめ。Facebook、Netflix、Uberなどの企業の事例と代表的なMLOps関連フレームワークの特徴が書かれている。