Cloud Native Days Summer 2024での発表のスライドです。 概要 LLMを含む生成AIモデル学習の競争が激化しており、高い計算能力を持つクラスタを早く構築し使い勝手よく提供することがより重要になっています。生成AIのモデル学習向けにさらな…
MLOpsに関するserihiroのブックマーク (34)
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serihiro 2024/07/19
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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M…
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1ペタバイトのデータセットで機械学習する / WebDataset入門
深層学習をする上で、最も大切なマシンスペックを聞かれたら何と答えますか? GPUのTensor性能、VRAM、GPUの数、CPU性能、メモリ、… 問題によって正解は異なりますね。 しかし、特に大規模なデータセットで機械学習する場合では、しばしばネットワーク帯域とストレージシステムのディスクI/Oによって制限されます。この記事ではそのような課題に対して、学習側でどのようにデータを扱うかを見ていきたいと思います。 1. この記事は? こんにちは、TURING MLチームです。TURINGはEnd-to-Endな深層学習モデルでLv5完全自動運転車の開発を目指す会社です。 私たちは自動運転モデルを動かすため、可視域のカメラセンサによる画像で学習し、カメラ映像のみから車体の操作や経路選択、安全性の判断を行わせています。(実際の車を動かす事例はこちらの記事をご覧ください。) そのため、機械学習のため
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MLOps guide
[Oct 28, 2024]: I’m working on an ML/AI roadmap. Please check back here soon for the updated version. A collection of materials from introductory to advanced. This is roughly the path I’d follow if I were to start my MLOps journey again. Table of contents ML + engineering fundamentals MLOps …. Overview …. Intermediate …. Advanced Career Case studies Bonus ML + engineering fundamentals While it’s t
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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
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10X のコスパ重視 MLOps - 10X Product Blog
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
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Getting started with MLOps
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる？？ 〜SSII
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MLOpsはバズワード
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
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DVC を活用した機械学習パイプライン開発の高速化 / Using DVC to accelerate machine learning pipeline development
第8回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online) https://mlops.connpass.com/event/211953/
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GitHub - DeNA/nota: Web application for image and video labeling and annotation
Nota is a web application that allows to label and annotate images and videos for use in machine learning. It was created by DeNA Co., Ltd in 2017. It was realeased as Open Source in March 2021. Multiple backends for images and video sources Local Filesystem (mainly used for development) S3 bucket Customizable annotations using JSON templating language Points, binding boxes, polygon annotation in
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AI事業本部におけるGPU活用の取り組みとKubernetes - CloudNative Days Spring 2021 Online / cndo2021-ca-ml-gpuaas-aiplatform
AI事業本部におけるGPU活用の取り組みとKubernetes at CloudNative Days Spring 2021 Online Speaker: 青山 真也・李 榮宰・高橋 大輔 Video: https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/451 サイバーエージェント AI事業本部では、広告領域を始めとして、様々な領域での機械学習のワークロードが増えています。研究者・データサイエンティスト・プロダクト開発者など様々なメンバーが機械学習を利用するなか、利便性の高いGPU/ML環境の提供は欠かせません。 現在に至るまでAI事業本部におけるオンプレGPU環境は様々な変遷があり、現在は2020年にリリースされた NVIDIA A100を利用しNetApp TridentとKubernetesをあわせてGPU/ML環境の提供を開始してい
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