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speakerdeck.com/icoxfog417
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。
公開されている大規模言語モデルをどの程度のデータで Fine Tuning すれば Claude や ChatGPT などの API 公開されているモデルの精度に匹敵するのか検証した資料です。 言語処理学会第30回年次大会 併設ワークショップ 日本語言語資源の構築と利用性の向上 (JLR2024) での発表資料です。 実装はこちら https://github.com/aws-samples/aws-ml-jp/tree/main/tasks/generative-ai/text-to-text/evaluation/lm-evaluation-harness 先行し公開したブログ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/cost-efficiency-of-api-and-oss-generative-ai/
MLOpsの前提となる「ML」がプロダクトの成長に貢献している状態を実現するために、AWSが実施している ML Enablement Workshop の内容や提供の経緯をお話しした資料です。 ML Enablement Workshop は GitHub で公開しています。 https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop MLOps 勉強会での発表資料です https://mlops.connpass.com/event/290277/
AWSで自然言語処理を高速化するための適切なインスタンスの選択と、開発を効率化するためのAWSサービスについて解説します。無料で利用できるAmazon SageMaker Studio Labで学べる教材、オープンソースへの貢献、また教育機関向けプログラムについても紹介しています。
短期的な生成系 AI のお試しから、長期的なプロダクトの差別化につなげる戦略の立て方を解説した資料です。Biz 、Dev 、 ML の 3 ステップについて、 生成系 AI の活用事例をベースにポイントを解説しています。 ML Enablement Workshop で戦略の構築支援が可能です。資料はすべて GitHub で公開されています。 https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop 本資料やワークショップに関心ある方は 30 分のカジュアル相談枠を設けていますのでお気軽にご相談ください。 https://youtrust.jp/recruitment_posts/4ec6e205c5576ed9fc80814160f84a65
「Python で学ぶ強化学習 」の内容を紹介しつつ、書籍を通じ願っていた「強化学習の実世界応用 」がどこまで進んでいるか、今後どうなるかまとめた資料です。
事例をもとに生成 AI をプロダクトの売上増加、コスト削減につなげる 3 つのステップを理解し実践を始めるための資料です。 AWS Startup Community で発表をしました https://aws-startup-community.connpass.com/event/309291/ ハイインパクトな生成 AI のユースケースを発見する ML Enablement Workshop https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop プロンプトエンジニアリングから Fine Tuning への移行時期 https://speakerdeck.com/icoxfog417/prompt-tuning-kara-fine-tuning-henoyi-xing-shi-qi-tui-ding
自社のサービスや業務から、どのように生成系 AI に適したユースケースを発見すればよいのかのガイドです。 プレゼンテーションの内容を参照することで、自社の状況を把握し、生成系 AI でプロダクトの価値を上げるための 3 ステップを開始することができます。 ML Enablement Workshop https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop LLM Token Counter https://huggingface.co/spaces/icoxfog417/llm-token-counter
Amazon Bedrock のはじめ方を準備、実行、監視の 3 ステップで説明した資料です。 Amazon Bedrock を使い始めるための設定、Playground の使い方、入力したプロンプト等のロギングを行う方法を紹介しています。また、コードの生成が台頭する中重要になるユースケースの発見を支援するワークショップもご紹介しています。 Amazon Bedrock の使い始め方 (動画) https://www.youtube.com/watch?v=SjB9-x9Ygcw ML Enablement Workshop https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop Anthropic Claude のプロンプトガイド https://docs.anthropic.com/claude/docs/introducti
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