モデリング施策を高速・安全に回せる、MLOpsの仕組みづくり

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HHR “「なぜAirflowとArgo Workflowsという2つのワークフローツールを使うんだ？」と疑問に思うかもしれません。”

airflow

2023/06/12 リンク

tlo_oly “モデリング施策を高速・安全に回せる、MLOpsの仕組みづくり”

2021/11/08 リンク

sonots A/Bまでは本番実装せずに jupyter notebook で実行しちゃえ、か

2021/11/08 リンク

y_uuki Jupyter notebookをパラメータ付きでシェル実行できるpapermillと、notebook上の関数に対して単体テストを実行できるtestbook、便利そう。

2021/11/08 リンク

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モデリング施策を高速・安全に回せる、MLOpsの仕組みづくり

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログ... ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部で機械学習エンジニアをしている芹沢です。ヤフー全社で使われているレコメンドプラットフォームを担当するプロジェクトに所属し、ログ収集・学習ジョブの開発/運用やMLOpsに関連する業務を行っています。本記事ではそのMLOps業務の中からモデリング業務の効率化の取り組み事例を紹介します。新しいモデルを本番採用するまでにはA/Bテストの準備などをする必要がありますが、それにかかる工数が多いことが課題となっていました。そこで、検証段階からA/Bテスト実施までの実装の負担を軽減し、より早く安全にモデル改善の試行錯誤を行える仕組みを提供しました。 ※ レコメンドシステムの開発はプライバシーポリシーの範囲内で取得し

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techtech05212024/05/04
HHR2023/06/12
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