ちなみに、IT業界全体のシェアとしてはMicrosoftのAzureの方がGCPを上回っていますが、Web業界においてIaaSにAzureを採用している企業さんは2019年時点ではまだまだ少ないので、現状ではとりあえずAzureへのキャッチアップは後回しにしておいて問題ないと思われます。 クラウドアーキテクチャ設計 前述したAWSやGCPの各種マネージドサービスを適切に組み合わせてアーキテクチャ設計を行い、それを構成図に落とし込める能力は必須となります。 いわゆる「アーキテクト」という職種の担当領域でもありますが、「サービスを安定稼働させたまま、バリューをユーザに迅速に届ける」ためには、自動化のしづらい構成が採用されてしまったり、無駄な機能が開発されてしまったり、アンマネージドなツールやサービスが使用されて管理工数が肥大化したりしないように、アーキテクチャ設計の段階からDevOpsエンジニ
CybagerAgent AI事業本部 2023年度新卒研修 MLOps 応用編で使用したスライドです。 ハンズオンで使用したGitHub Repository: https://github.com/nsakki55/aws-mlops-handson
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
サイバーエージェントではこれまでも、新卒エンジニア向けに「チーム開発の進め方」や「良いコードとは何か」といった資料や、Unityエンジニア向けのゲームシステムの高速化に関するノウハウなどを無償公開している。 関連記事 ミクシィ、新卒向け研修資料を無償公開 「Git」と「テスト・設計」 今後も随時公開 MIXI（旧社名ミクシィ）は、同社の新入社員向け技術研修で使用した資料を無償公開した。 日経新聞、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開 日本経済新聞社は、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開した。同社が4月の新人研修で使用したもので、ページ数は30ページ以上。 ゲームシステムを高速化する社内ノウハウを無償公開 Unityエンジニア向けに サイバーエージェント サイバーエージェントは社内研修用の書籍「Unity パフォーマンスチューニングバイブル」のPDFを公開した。 3
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
MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン | Cloud アーキテクチャ センター | Google Cloud
デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
表1(翻訳者により追加) MLOpsにおいて、DevOpsから追加された項目 以下では，予測サービスとして機能するMLモデルのトレーニングと評価の代表的な手順を説明します． MLのためのデータサイエンスの手順 どのMLプロジェクトでも、ビジネスユースケースを定義して成功基準を確立した後、 MLモデルを本番環境にデリバリする過程には次の手順が含まれます。 これらの手順は手動で完了することも、自動パイプラインで完了することもできます。 データ抽出： MLタスクのさまざまなデータソースから関連データを選択して統合します。 データ分析： 探索的データ分析 （EDA） を 実行して、MLモデルの構築に使用可能なデータを把握します。 このプロセスにより、次のことが起こります。 モデルが期待するデータスキーマと特性を理解します。 モデルに必要なデータの準備と特徴量エンジニアリングを特定します。 データの
「MLOpsとはなにか？」という質問に対し、「データサイエンティストが、システム開発において、やらないことすべて」と定義した上で、MLOpsの説明、海外事例、「JapanTaxi」アプリでの事例を説明しますRead less
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
MLOps論文 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture の要点まとめ - 肉球でキーボード
MLOpsを体系的にまとめた論文「Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture」を読んだので、要点をまとめました。 元論文：https://arxiv.org/abs/2205.02302 TL;DR 「MLOpsって何？」に答えた論文 MLOpsに関わる文献調査・ツール調査・専門家インタビューを行った MLOpsに必要な原理・要素・ロール・アーキテクチャをまとめた MLOpsの言葉の意味を定義した MLOpsの課題をまとめた 本文要点 0 Abstract MLOpsは今だに漠然とした言葉であり、研究者と専門家間でMLOpsの定義が曖昧となっている。 本論文では文献調査・ツール調査・専門家へのインタビューを行い、MLOpsを調査した。 調査から以下の結果を体系的にまとめた MLOps
JX通信社における実践的MLOps
20240418_Google ColabにLLMが搭載されたようなのでPython x データ分析の勉強方法を考えてみる
システム開発本部のデータサイエンスユニットに所属している19新卒の豊原です。 巷で結構耳にするMLOpsですが、結構苦労していらっしゃる組織も多いと考えます。 今回の記事では、マイクロアドで挑戦するMLOpsについての概要と、その挑戦について解説します。 機械学習システムが抱える根本的な問題 私たちの思うMLOpsとは CEという概念 レコメンドシステムが抱える根本的な性質 マイクロアドが作るシステムの現状 MLOpsで実現すること 技術的詳細 Airflowを用いて学習を同時並行で回す MLflowを用いて学習結果を保存する 機械学習エンジニア絶賛採用中 機械学習システムを構築する上で、他の通常のシステムと決定的に違うことがあります。 それはシステムの劣化の早さ*1と問題調査という点にあります。 機械学習システムが抱える根本的な問題 機械学習システムが抱える根本的な性質として、データを基
PyData.Tokyo Meetup #23 MLOps〜AIを社会に届ける技術での発表資料 https://pydatatokyo.connpass.com/event/210654/Read less
どうも @metalunk です． コスパ，大事ですよね？コストをある値以下に抑えたとき，どれだけパフォーマンスを発揮できるか，という話です． 10X で最初の機械学習プロダクトを作るにあたり，コスパを意識して MLOps 基盤を作ったので，それの紹介をします． Stailer における ML の重要性 レジ前推薦 作りたかったもの アーキテクチャ Training pipeline の選択 Python function-based component vs Own container component Serving 用データストア CI (Continuous Integration) CD (Continuous Delivery) Monitoring リポジトリ構成 認証 Vertex ML Metadata stailer-suggest-batch の移行 組織の話 未来
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（@civitaspo）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
データサイエンティストだけでAI開発を加速する「Light MLOps」 “エンジニア不要”のメリットとデメリット
AIや機械学習アルゴリズムの開発手法の一つである「MLOps」（エムエルオプス）という手法が、いま注目を集めている。ソフトウェア開発者と運用担当者がお互いに協力することで開発を迅速に進める取り組みや文化である「DevOps」の「ソフトウェア」の部分を「機械学習」に置き換えたものをMLOpsと称し、AIを自社開発する企業での導入が始まっている。 MLOpsでは、AI開発に関わるデータサイエンティストや機械学習エンジニアなどが連携し、AIの開発、運用を行う。そうすることで、複雑なワークフローを構築しても管理や自動化が容易になり、開発が加速化するなどの利点が生まれる。 ただし、企業の体制によってはこの実施が難しい場合もある。エンジニア側に工数が集中することもあれば、データサイエンティストが機械学習モデルの作成に集中できないこともあるからだ。 こうした課題を解決する方法として、「Light MLO
Netflix社のMLOpsの事例を紹介します | 行灯Labo（アンドンラボ）｜JapanTaxi採用ブログ
その中で特に面白かったNetflix社の事例を紹介します！ Netflix社事例「A Human-Friendly Approach to MLOps」 Netflix社では、「Metaflow」と呼ばれる独自フレームワークを開発して、データサイエンティストに提供することにより、機械学習アプリケーションの開発・運用を社内で拡大することを実現している。 Netfliexのデータ分析の目標 コンテンツの発売前に、日毎の視聴者数の予測がしたい。これにより、優先度付やリソースの配置を考えている ゴールは２つ 190カ国すべてのオフィスにて、データから一貫した洞察を得られるようにする意思決定者のために正確で即時の情報を提供する データ分析プロジェクトの進め方型と課題 データ探索（〜２週間）notebookなどを用いて、データの振る舞いを理解して、どの特徴量を使うべきか等を探索するプロトタイピング（６
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
検索アルゴリズム改善における機械学習の活用 〜MLOpsについて〜 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
はじめに こんにちは。 CX部門 データ・AI戦略室 データ戦略Gの田中です。 ぐるなびには2018年に新卒として入社し、レコメンドエンジンの開発や在庫・予約関連のデータ分析等に携わってきました。 現在は主に検索結果の並び順アルゴリズムの改善を行っています。 私たちのチームではアルゴリズム自体の改善に伴い、MLOps（機械学習の運用改善）にも取り組みました。 今回は、 MLOpsとは どうやって導入したか 導入で何が得られたか についてお話ししていきたいと思います。 検索アルゴリズム改善プロジェクトについて 検索の並び順アルゴリズム改善のプロジェクトが始まったのは約2年前でした。 それまでの並び順は複雑なルールベースで決められていました。 そこで機械学習のモデルを用いてより効果的な並び順を予測し、検索結果の改善・CVRの向上を試みました。 2020年の2月からプロジェクトがスタートし、3月
MLOpsのこれまでとこれから
MLOpsはSoftware2.0のためのDevOpsであり、顧客自身のデータから半自動で顧客体験を改善できるようにします。これまではMLOpsと既存のSoftware1.0のためのDevOpsは独立していましたが、組み合わせることでSoftware2.0の弱点である確率的な挙動を抑制しより安定したサービスを開発することが可能です。 DevOpsと並走するこれからのMLOpsを構築するための問題点と解決策を提示し、AWSがどのようにMLOpsの構築を支援できるのかをご説明します。
Introduction to MLOps
MLSE 夏合宿 2022 3 日目基調講演の資料です。 リンクをそれぞれのスライドのフッターにつけていますので、引用元は PDF をダウンロードすると確認できます。
「ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE(Engineering)」というタイトルで SRE Next 2020 に登壇しました
1/25(土) に開催された「SRE Next 2020」 という日本では初めて行われる SRE (Site Reliability Engineering) に関するカンファレンスに登壇しました。 2019年4月にチームを新規に発足してから、どのようにチームを率いて成果を上げ、社内の信頼を得てきたのか 、メンバーの成長を促してきたのか、について語りました。 https://docs.google.com/presentation/d/1zEkR9Dm_epg7fxOCFE-asBsUlHDozwObsBEGAILiqic/edit#slide=id.p1 [B6] ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE(Engineering) 私は2019年4月にZOZOにMLOpsチームを作り、それから10ヶ月ほどチームをリードしてきました。 その10ヶ月の間にZOZOでは買収も含め色々
東京都立大学大学院で非常勤講師として、「機械学習プロジェクトの開発について(MLOps) 〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。９０分×３コマの集中講義で、演習も含めたものです。 自分が学生だった頃に、社会人の方の資料や講義がとても参考になってありがたかったので、講義資料を公開します。少しでも推薦システムやMLOpsの参考になりましたら。
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の13日目の記事です。 こんにちは。昨年本番環境のComposerでやらかしちゃった人です。今年は比較的平穏に機械学習を使用したサービス開発・運用に携われています。 携わっているサービスの1つで「MLOpsに必要な情報BigQueryに全部おいてみた」ところ想像以上に便利だったので、その方法について共有させてい頂ければと思います。 なお本記事でのMLOpsは 予測モデル/ハイパーパラメータのバージョン管理・デプロイ履歴管理 推論結果の精度監視 + 入力データの傾向監視 を指しています。 特に今年はコロナでビジネス環境が日々絶えず変化しているため、これらの施策がサービス品質担保に大きく貢献してくれました。 背景 毎日一回24時間先までバッチで未来予測し、結果をAPIサーバーにキャッシュする単純なMLサービスに携わっています。なお、予
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野・平野です。 今回は「LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと」というテーマで、従来のMLOpsとの違い・ツール・構成例等について調査・整理しました。 LLMとはLarge Launguage Model（大規模言語モデル）の略であり、ここでのLLM開発とは、「LLM自体の開発」および「LLMを活用したシステム開発」の両方を含むものとします。LLM開発のフローについては以前にLLM開発のフローで詳細を説明しているので、ぜひ併せてご覧ください。 まず、MLOpsとは「機械学習モデルの実装から運用までを円滑に推進するための手法や考え方」のことです。AIの社会実装が増えるに伴い、MLOpsチームを設ける企業も増えてきました。また、最近ではLLMやその関連技術が急速に発達してきており、今後LLMを用いたアプリケーション
MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning | Cloud Architecture Center | Google Cloud
Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.
MLOpsという言葉からは運用という印象を受けますが、MLOps製品の機能やMLOpsカンファレンスの発表内容をみると、印象とは異なります。本スライドではなぜMLOpsがバズワードなのか紹介しますRead less
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
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）NTT DATA Technology & Innovation
米Googleはこのほど、機械学習を応用したシステムを構築するエンジニアに向けて、技術認定制度「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification」を開始した。Webテストに合格すると、Googleが認定した「Professional Machine Learning Engineer」の資格が得られる。 今回始まった技術認定制度は、機械学習に関する技術を身に付けた人材を増やすことを目的としている。Googleは、Google Cloudのサービス群を活用して業務システムを開発する技術を認定する「Google Cloud 認定資格」を運営している。Googleによると、Google Cloud 認定資格取得者の87％が、自身が身に付けたクラウドシステムに関する技術に自信を持っており、71％が雇用主や顧客に認めら
はじめに MLOps 成熟度モデル というものをご存知でしょうか。〇〇成熟度モデルというのは他の概念(例：DevOps)についても定義がされており、人、プロセス、テクノロジを定性的に評価するためのフレームワークになります。 近年 機械学習(ML)による意思決定・アプリケーションの高度化が一般化しており、実運用が進められていますが、MLシステムの運用は DevOps のプラクティスだけでは難しいため、ML特有の課題に対処するための MLOps という概念が生まれました。 MLOps 成熟度モデルとは、組織・チームが人・プロセス・ツールの観点から MLOps に対してどの程度成熟しているかを判断するためのフレームワーク になります。このモデルを元に成熟度を計ることで、立ち位置を把握し MLOps の改善につなげることが可能です。 MLOps 成熟度モデルは、Google Cloud、Azure
連載目次 MLOpsコミュニティーは「全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界」を目指して2020年夏に始まりました。月1回程度の頻度での活動を目指し、勉強会やワークショップ、ディスカッションなどを行うことで、今後のAI技術の発展に非常に重要な、MLOps（機械学習の実運用化）の普及に貢献していきます。 このレポートでは、2020年8月に行われた第1回勉強会の様子をお伝えします。300人以上の参加者がリモートで参加し、大盛況のイベントとなりました。当日の様子はツイッターでも盛んにつぶやかれ、こちらにそのまとめがあります。 なぜ今MLOpsなのか by シバタアキラ はじめに、オーガナイザーチームの一人である、DataRobot Japanのシバタアキラから、なぜ今MLOpsが注目されているのかをお話しました。まず300人以上にGoToWebinarのアンケート機能を使って質問しました
ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE (Engineering) SRE Next 2020/01/25 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 MLOps リーダー、SRE スペシャリスト 瀬尾 直利 Copyright © ZOZO Technologies, Inc.
アマゾン ウェブ サービス（AWS）が、2020年9月8～30日に開催したオンラインのユーザーイベント「AWS Summit Online」に、東大発のAI（人工知能）ベンチャーであるアイデミー 社長の石川聡彦氏が登壇。「製造業におけるIoT×AI/ML基盤の構築とその運用事例」をテーマに講演を行った。本稿は、この石川氏の講演内容に、別途行った取材の情報を追加して構成した。 「MLモデルができた後から長い戦いが始まる」 2014年6月設立のアイデミーは、製造、金融、SIerなど企業向けを中心に50社以上に同社のAI技術が採用されている。これら採用企業の内、実に6割が製造業となっていることから、製造業が重視するIoT（モノのインターネット）とAIの活用に関するさまざまな知見やノウハウを持つ。 石川氏はまず、AIの主要技術となっているML（機械学習）で重視すべき「MLOps」について説明した。
近年、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）といったAI関連技術をプロダクトへ応用し、新たな価値を生みだそうという動きが加速しています。その中で、従来の「DevOps」の考え方を、機械学習向けに発展させた「MLOps」という新しい概念が生まれ、注目を浴びています。MLOpsが注目される背景には、どのような課題があるのか。そして、実際に現場でMLOpsに携わる人々は、何を目指し、どんな取り組みを行っているのか。ヤフーとLaunchableで、それぞれMLOpsをリードしている2人のエンジニアに語っていただきました。 機械学習システムの普及を契機に関心が高まる「MLOps」 黒松：ヤフーの黒松です。私は大学時代に、ビッグデータを研究テーマにしており、OSSとして当時注目されていたHadoopなどを扱っていました。卒業後は富士通研究所に入り、基盤研究の一環として、機械学習のための基盤を作り
GitHub - visenger/awesome-mlops: A curated list of references for MLOps
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LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「DEVDAY2021 アフターインタビュー」では、発表内容をさらに深堀りし、発表では触れられなかった内容や裏話について登壇者たちにインタビューします。今回の対象セッションは「Lupus - MLOpsを加速させるためのモニタリングシステム」です。 LINEのMachine Learning室ではこれまで、スピーディーに高品質なML(機械学習)プロダクトをリリースするため、データ基盤の整備や学習パイプラインの開発を行ってきました。その結果として、Machine L
ZOZO MLOps のチームリーディングとSRE (Engineering) SRE Next 2020/01/25 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 MLOps リーダー、SRE スペシャリスト 瀬尾 直利 Copyright © ZOZO Technologies, Inc.
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > スタンフォード大のアンドリュー・ン氏 AIの構築など学べるMLOps講座、2週間で登録者数4000人を突破 画像はTwitterより We’re thrilled to announce the launch of our much anticipated Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization on @Coursera! Enroll now: https://t.co/UywbgdQApK pic.twitter.com/vBsuB4Etss — DeepLearning.AI (@DeepLearningAI_) May 12, 2021 オンライン講座「Coursera（コーセラ）」において、人工知能（AI）の権威と
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2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita
CyberAgent AI事業本部MLOps研修応用編
ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活
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
小さく始めて大きく育てるMLOps2020 | | AI tech studio
MLOps の利用を開始: ユースケースに適した機能の選択 | Google Cloud 公式ブログ
MLOps: 機械学習における継続的デリバリとパイプラインの自動化 を翻訳してみた - Qiita
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
2021年05月時点で自分が実践している MLOps の情報収集方法
新卒がMLOpsに挑戦していく話 - MicroAd Developers Blog
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10X のコスパ重視 MLOps - 10X Product Blog
KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題 - ZOZO TECH BLOG
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機械学習プロジェクトの開発について(MLOps) 〜推薦システムを題材に〜｜masa_kazama
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