mlops

"面接で説明するような、完全なアーキテクチャを詳しく解説したMediumの投稿を書きました。"

"Syntropy — 生成AI（生成AI）エージェントの運用に特化した可観測性とガバナンスレイヤー。"

"クラウドおよび推論プロバイダー全体での、ほぼリアルタイムのGPUおよびLLM価格設定のためのダッシュボード。"

"クラウドと推論プロバイダー全体で、ほぼリアルタイムのGPUとLLMの価格を表示するダッシュボードを構築しました。"

"AI開発会社を選ぶ際、失敗は技術力不足よりも運用設計の欠落が原因になりがちです。"

"AIは「作る」より「運用する」で差が出る。"

"私たちは、これらの課題に取り組み、会社の資源を最大限に活用し、継続的に価値を提供するMLシステムを量産していきます。"

"生産志向の役割では、本当に重要なのは、概念レベルでモデルを理解し、堅牢なパイプラインを構築し、適切に検証し、データ漏洩を回避し、Docker、API (FastAPIまたはFlask)、CI/CD、クラウドプラットフォームなどのツールを使用してシステムをデプロイできることです。"

"ここで構築している専門家がいるので、AIのためにあなたの持っているものをください。"

"私たちは、AI監査における「ブラックボックス」問題を解決するために、Nixteeと呼ばれるツールを開発しています。"

"私は、MLOpsの分野に進出したいDevOpsエンジニアです。そのための最良の方法は、誰かと協力することだと考えました。"

"履歴書をどのように書けばよいか分かりません。すべてのプロジェクトが学習に基づいているため、誰でも持てるもので、何を保持すべきか心配です。"

"記事の主な発見は、AI開発会社を選ぶ際に、開発だけでなく「運用」も対応できる会社を選ぶ必要があるということです。"

"AIプロジェクトは、技術力の不足よりも、運用における欠落が原因で失敗することが多いです。"

"LLMの推論を高くする主な要因の一つは、データベースエンジニアが数十年前から解決してきたと思われる、ストレージとデータ移動の問題です。"

"この記事では、ライフサイエンスAI企業であるSonraiが、規制環境で必要とされるトレーサビリティと再現性を維持しながら、これらの課題に対処する堅牢なMLOpsフレームワークをAmazon SageMaker AIを使用して構築するために、AWSと提携した方法を探ります。"

"私は主に、ランタイムリーケージ（再試行、モデルの再読み込み、アイドル保持、エスカレーションループ）を見落としながら、プロンプト/モデルの品質を最適化していることに気付きました。"

"最近、25B相当のワークロードをプロファイリングしました。 ～実際の推論時間8分 ～一般的なサーバーレス設定での請求時間100分以上"

"学生から職の安定性について質問されたときに、どのように自信を持って答えるべきかわかりません。彼らを怖がらせたくありません。"

"PagedAttention と Continuous Batching を使用してシステムを vLLM に移行することにより、スループットを 20 から 80 トークン/秒 (4 倍) に増やすことに成功しました。"

"正解は技術ではなく、更新構造で決まるからです。"

"私が発見したことに衝撃を受けました…「データサイエンティスト」は、ML/データの中で最も給与の低いタイトルです。"

"MLOpsにはプログラミングが必要であり、その違いは重要です。"

"その結果、LLMシステムをデバッグする際に私のデフォルト言語として使用される、AIパイプライン向けの16の問題マップがオープンソースになりました。"