月別: 2019年12月

ABEJA Platformで学習済みの機械学習モデルを管理する方法

はじめに

「手元に大量に学習済みの機械学習モデルがあって、管理をスプレッドシートでやっている」そんな状況ありませんか?
こんにちは。ABEJAでMLOps Engineerをしている服部です。こちらはABEJA Advent Calendar 2019の6日目の記事です。今回はABEJA Platformを使って学習済みの機械学習モデルを管理する方法を紹介します。もちろん管理にスプレッドシートを使うことは全然アリだと思いますし、それでたいていの要求は足りると思います。しかし、ABEJA PlatformはMLOps as a Serviceなので、モデルの管理だけじゃなくモデルの配信管理もできますし今後もどんどん新しいフィーチャーが追加されていくのでこの機会にどうでしょう?(ステマ)
※ちなみに、学習からABEJA Platformを使う場合は、今回の方法は非推奨です。

ABEJA PlatformのJupyter Notebookから機械学習Jobをたくさん投げる方法

はじめに

機械学習エンジニアは誰だって無限の計算資源を欲している・・・そうだろ?
こんにちは。ABEJAでMLOps Engineerをしている服部です。こちらはABEJA Advent Calendar 2019の5日目の記事です。今回は機械学習エンジニアが欲してやまない「様々なコンフィグレーション機械学習Jobを無限に投げる」方法について紹介します。ABEJA Platformを使うとJupyter Notebookでデータ分析をしながら、任意の特徴量やハイパーパラメータを使う機械学習Jobをポンポンと投げることができるんです。早速紹介しましょう。
※ただしお金はかかります

動画