SageMakerで自作のHuggingFaceモデルをデプロイして、記事要約をさせてみる - NIFTY engineering

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はじめに N1! Machine Learning Product Engineerの中村です。普段はニュースサイトやアプリのバックエ... はじめに N1! Machine Learning Product Engineerの中村です。普段はニュースサイトやアプリのバックエンド開発を担当し、その他機械学習をプロダクトに実装することを目的としたスペシャリスト（ニフティにはN1!というスペシャリスト制度があります）としても活動しています。 https://recruit.nifty.co.jp/interview/nakamura.htm 本記事では、現在検証中である自然言語処理のためのHuggingFaceモデルをSageMakerにデプロイする手順を説明します。 SageMakerを使用することで、インスタンスタイプ変更やスケーリング、Lambdaなどと組み合わせたWebAPI化も可能なため、機械学習プロダクトの開発が楽に行えます。注意この記事ではSageMakerへのデプロイを目的としているため、自然言語処理モデルの具

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hirokist2022/06/16
samurairodeo2022/06/10
jin1_tk2022/06/02

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