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MLOPSの検索結果1 - 6 件 / 6件

  • CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic

    同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice

      CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
    • CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog

      はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた

        CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
      • AI開発・運用手法「MLOps」の資料、サイバーエージェントが無料公開 全500ページ超えの大ボリューム

        サイバーエージェントは23年にもMLOpsに関する研修資料を公開していたが、この際に公開したのはMLOpsの応用編に関する資料のみだった。「より良いMLOpsを構築するには、アプリケーションやインフラの知識も必要。そのため、24年は、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加し、新たに実践編が加わえて、より業務を意識した講義が追加した」(同社) 関連記事 サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ サイバーエージェントは、新入社員の研修で使ったという資料を無償公開した。内容は、AIや機械学習アルゴリズムの開発手法「MLOps」に関するもので、全140ページ。 サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説 サイバーエージェントは、同社の新入社員研修で使った資料「システム運

          AI開発・運用手法「MLOps」の資料、サイバーエージェントが無料公開 全500ページ超えの大ボリューム
        • LangSmithを活用したRAGの評価・改善フローの整備

          2024年5月22日 #mlopsコミュニティ

            LangSmithを活用したRAGの評価・改善フローの整備
          • How To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model | Outerbounds

            BlogHow To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model This article outlines ten stages of operational maturity for deploying ML/AI systems to production. Which stage are you at? Every production-oriented ML/AI team grapples with the same challenge: how to work with data, code, and models effectively so that projects are readily deployable to production. The challenge

              How To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model | Outerbounds
            • How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services

              AWS Machine Learning Blog How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores,

                How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services
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