“DVCとMetaflowを組み合わせることで、効果的なMLOpsパイプラインを構築できます。”
“機械学習/AIの分野に復帰しようと考えています。なぜなら、MLや数学/統計が好きだからです...”
“2026年までに、80%以上の企業が生成AIアプリケーションをデプロイすると予測されています。”
“フィードバックを求めています。売り込みではありません。”
“私は、w&bの受け入れがたい価格設定（GPU 1時間あたり1ドルはばかげている）を支払うことなく、損失曲線を視覚化したいだけです。”
“私は、誇大広告やトレンドではなく、実際にこれらの役割で働いている人々からの正直なアドバイスを求めています。”
“すべてのドリフトやミスを手動で対処する代わりに、エージェントが自ら適応できるとしたらどうでしょうか？エンジニアを置き換えるのではなく、価値を追加することなく時間を浪費する継続的なチューニングを処理します。”
“モデルの実験よりもMLOpsへの露出が多いポジションを目指しています。プラットフォームレベルの何か。”
“ソースがRedditの投稿であるため、具体的な引用を特定することはできません。 これは、そのようなチャネルにおける情報伝達の予備的かつ多くの場合精査されていない性質を浮き彫りにしています。”
“記事は、MLOpsにおけるモデルのパフォーマンスを維持するために、データドリフトとコンセプトドリフトを理解することの重要性から始まります。”
“AWSでスケーラブルなコンピュータビジョンソリューションを設計する上で、特にモデルトレーニングワークフロー、自動パイプライン作成、リアルタイム推論の本番環境へのデプロイ戦略に関する貴重な洞察を得ることができます。”
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“FTI（特徴、トレーニング、推論）パイプラインアーキテクチャと、バッチ/リアルタイムシステムの実用的なパターンについて説明しています。”
“この記事はRedditユーザーからの投稿であり、正式な研究論文ではなく、コミュニティ主導の議論や経験の共有を示唆しています。特定の著者や機関がないことは、厳密さは低いものの、より実践的な視点を示唆しています。”
“今回はモデルの評価について、Google Cloud の Vertex AI の機能を例に具体的な例を交えて説明します。”
“私は物理学のバックグラウンドを持つエンジニアリングの学生です... 今、私はMLOpsでキャリアを築きたいと思っています... もし、高度な概念にどのように取り組み、より価値のある、現実世界のプロジェクトを構築するかについて私を導いてくれる人がいれば、本当に助かります。”
“MODEL SERVING（トレーニングではない）のためのインフラストラクチャの定型文。「トレーニングされたモデル」と「本番API」の間のすべてを処理します。”
“"本当の失敗モードは悪い出力ではなく、流暢な応答の背後に隠れているこのドリフトです。"”
“"本当の失敗モードは、悪い出力ではなく、流暢な応答の背後に隠れているこのドリフトです。"”
“MLOpsを学んでいて、ノートブックから先に進みたかったので、小さな本番環境スタイルのセットアップをゼロから構築しました。”
“MLOpsを学んでいて、ノートブックから先に進みたかったので、小さな本番環境スタイルのセットアップをゼロから構築しました。”
“私は文字通りPyTorchをクリックし、GPUを選択し、1分以内にすぐにトレーニングできる環境に入りました。”
“「来週からMLOps案件に入ってください。単価は90万円です。一人で全部やってもらいます」”
“ステップ1と今の間に、あなたは誤ってプラットフォームチームを獲得しました。”
“この研究は、PDxを使用することで、特に借り手の行動が急速に変化する短期の少額ローンにおいて、デジタルレンダラーの価値の浸食を軽減できることを示しています。”
“記事自体には引用文が含まれていませんが、学習ガイドの存在は構造化された学習の必要性を示唆しています。”
“”
“/u/axsauzeによって投稿されました”
“この記事の焦点は、データ分布の変化に対応した、費用対効果の高いクラウドベースの分類器再学習です。”
“彼らは、オープンソースおよび独自のサービスとツールを重ねる基盤を提供するために、クラウドベースのインフラストラクチャ（この場合はAWS）の使用を検討しています。”
“デバイスに流れるデータの量と頻度を決定するデバイスの制約やレイテンシ要件などの要因について議論されており、説明可能性、堅牢性、量子化などのモデリングのニーズについても議論されています。モデリングプロセス全体でのシミュレーションの使用、安全性と信頼性を確保するための堅牢な検証および妥当性確認方法論の適用の必要性、速度と一貫性のためにMLOps技術を適用する必要性についても議論されています。”
“Miriam氏は、チームが構築したRubiconのようなオープンソース実験管理ツールや、Capital Oneのデータサイエンティストがモデルを効率的に活用し、拡張できるようにするKubeflowパイプラインコンポーネントなど、これらのアイデアが実際にどのように機能しているかの例を共有しています。”
“TWIMLcon: AI Platforms 2022では、パネリストが「偉大なMLOpsの議論：エンドツーエンドMLプラットフォーム対専門ツール」でこれらのアプローチのメリットについて議論しました。”
“その場合、MLOpsとMLライフサイクルについてどのように考えるべきでしょうか？”
“今すぐhttps://twimlcon.com/attendで無料で登録してください！”
“Show HN: PostgresML、アナリティクスとプロジェクト管理機能を追加”
“ジェンセン氏は、NVIDIAとディープラーニングの物語を共有し、機械学習と機械学習開発の将来に関する彼の見解について語っています。”
“MLとデータベース分野の関係、そして両者の統合がエンドツーエンドのMLワークフローにどのように良い結果をもたらす可能性があるかについて議論します。”
“前述のCanvasのようなノーコード環境が、MLツールの民主化にとって何を意味するのか、そしてそれを消費可能な製品として提供するためのいくつかの主要な課題について探求します。”
“Metaflowが解決するために構築された問題を再紹介し、Villeがリリース以来見てきたユニークなユースケースのいくつかについて議論します...”
“エピソードでは、企業が構築と購入、そして統合についてどのように考えるべきかを探求しています。”
“我々は、機械学習のアーキテクチャとアーキテクチャパターン、彼がアーキテクチャパターンとアルゴリズムの違いをどのように認識しているか、そしてまだ標準が設定されていない新しいアーキテクチャパターンについて多くの時間を費やしました。”
“先週のre:Invent期間中、Amazonは機械学習分野で多数の発表を行い、SageMakerのいくつかの進歩も含まれていました。”
“Daan氏は、プラットフォーム構築におけるモデリングとエンジニアリングの両方の課題、およびビデオアプリケーションに固有の課題について説明します。”
“このパネルディスカッションでは、Samとゲストは、組織が特徴量ストア、MLOps、およびオープンソースを使用して、機械学習の価値を高め、市場投入までの時間を短縮する方法を探求しました。”
“この記事では、モデルのバージョン管理、データの整合性、および環境設定に関連する問題について議論する可能性があります。”
“会話の中で、Mikeは、なぜ彼が機械学習プラットフォームのフィーチャストアの側面に焦点を当てることを選んだのかを説明しています...”
“IT本番環境におけるAIライフサイクルに焦点を当てる。”
“Flyteはクラウドネイティブプラットフォームとして説明されています。”
“Jordan氏は、Azure MLがMLOpsを使用してモデルライフサイクル管理を加速し、データサイエンティストがITチームと協力してモデルの開発とデプロイのペースを向上させる方法を詳述しています。”