たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプラインー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

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NLPer 記事自体は「あーそうですか」程度でどこでも似たようなことはやっていると思った程度だがAirFlowの部分で「Apach」とか「Apatch」とか出てくるのに一度も「Apache」と書かれていないのが気になって内容が頭に入ってこない。

2022/12/21 リンク

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たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプラインー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

TL;DR 自己紹介・モチベーション処理の再現性の担保・デプロイの迅速化実現したかったこと 1. コード... TL;DR 自己紹介・モチベーション処理の再現性の担保・デプロイの迅速化実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込めるようにするスケーラビリティの確保 DataRobotについてスコアリングコード機能実装上のポイント工夫点はまったポイント所感あとがき TL;DR 機械学習基盤をKubernates上で構成することで、機械学習にかかわる一連の処理の再現性を担保できるようになった。 AutoML製品（DataRobot)の機能をKubernates（以下k8s)上で実行させることで、バッチ予測を並行実行し、大幅に高速化することができた。データサイエンティストが自分自身で容易に機械学習パイプラインの定義・デプロイができるようになった。自己

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