ゼロからAI組織を作る｜ばんくし
はじめにAI組織をゼロから作り、拡大していく時のことを書く。 私自身がAI組織を立ち上げるにあたって、各社のAI組織の部長クラスやCTO、VPoEに20名以上にヒアリングした結果、そして私がここ1年強でした実体験を元にしている。 全ての場合で必ずしも正しいものではないかも知れないが、今後のために言語化しておく。 重要な３つのことあなたが「AI組織作ってよ」と言われた時、そして組織開拓を進めている時に絶対に必要な事が3つある。これから起こる事全ての事象で、この前提を頭に置いておかないといけない。 AI分野外の人は分野内の事は分からない 組織やグループのミッションに沿う事が必須 コミュニケーションを避けてはいけない これは私の経験的にもそうだし、あらゆるAI組織のリーダーが組織作りで最も多く挙げている重要要素でもある。 AI組織という船の漕ぎ手はあなた大前提、AI分野（機械学習エンジニア、デー
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する｜piqcy
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する ML Enablement Workshop は、プロダクト開発チームが課題解決に機械学習を使えるようになるためのワークショップです。本記事では、本格的にワークショップを提供し3カ月で得られた知見と、4/20・4/21 に開催された AWS Summit で発表した(※)改善版のポイントについて紹介します。 タイトルの通り初版から改善版に至るにいろいろな実感困難がありました。本記事でその内容に触れますが、機械学習プロジェクトに関わったことがある方なら「あるある」「そうそう」とうなずいていただける点も多いと思います。そうした困難について、改善版ではどう打ち手を取ったのか知って頂くことで、議論や発想のきっかけにしていただければ幸いです。 ML Enablement Workshop は
LLM開発のフロー | フューチャー技術ブログ
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、昨今注目されている大規模言語モデル(LLM)の開発においてMLOpsチームがやるべきことを考えるため、まずはLLM開発の流れを調査・整理しました。 本記事はその内容を「LLM開発のフロー」という題目でまとめたものです。LLMを本番運用するときに考慮すべきこと、LLM開発・運用を支援するサービスやツール・LLMシステムの構成例などについては、「LLM開発でMLOpsチームがやるべきこと」と題して別記事でご紹介していますので、ぜひ併せてご覧ください。 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」の両方を含みます。また、「LLM自体の開発」は学習フェーズ、「LLMを活用したシステム開発」は推論フェーズ、として記載しています。 本記事ではLLM開発における各フェーズの
サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー
MLOps実践者たちのリアルなお悩みの解決にコミュニティーがどう貢献できるか
MLOps（機械学習の実運用化）の活動目的＆方針を「デザイン思考」で議論した座談会の内容をレポート。デザイン思考フレームワーク＆ツール「MURAL」を紹介し、MLOps実践時の悩みと対策案を議論。世の中が抱えているMLOpsの課題を解決するためにコミュニティーの方針を検討する。 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9月に行われた第2回のイベント活動である「MLOpsコミュニティ座談会」の様子をお伝えします。今回はコミュニティーの方針を少人数で議論するため参加者を16人に限定し、リモートで実施
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