MLOpsとはについての自分なりの理解

タイトルの通り自分なりのMLOpsについてのまとめです。ここでは、WebアプリなどでMLを利用することを想定しており、Edgeデバイス上で推論することは一旦除外しております。 MLOpsとはMLOpsとは $${MLOps=ML+DevOps}$$というのが、私の理解になります。この理解に則るとMLOpsというのは二つの構成要素でできています。 一つは、MLでもう一つがDevOpsです。 これについても自分の理解を書いてみます。 ここでいうMLというのは、機械学習モデルで

「吾輩は富豪である、金はまだない」っていうどうでもいいフレーズ思いついた

遺伝子検査と自分探し

ジェノプラン というサービスを利用して遺伝子検査をしてみたので、その体験記を書いてみます。 このコンテンツを書いている人は医学や遺伝子などを含むバイオについて専門家ではないです。 なので、ここで書いてあることについての医学的な信憑性はわからないので、あしからず。 自分がどんな設計を知りたい 私の家系には癌になっている人が多く、私の父も数年前に癌になりました。 現在は寛解しているため特に心配はないですが、自分もそのうちなるんだろうなとか考えたりしました。 とはいえ、今わかる

MLエンジニアについて思うこと

MLエンジニアってなんだろうなって考えることが増えてきたので、改めて私が思うMLエンジニアについて書いてみる。 結論としては、MLエンジニアはエンジニアの一種であり所謂バックエンジニアの特殊系だと思っている。 MLエンジニアについての個人的意見MLエンジニアというとモデルを作るエンジニアであるというのは、間違いないと思っている。しかし、これはあくまで仕事ととしては極一部ではないかと思っている。 じゃあ、仕事としての範囲はどこかというと、ロジックにMLを含むバックエンドサー

Amazon BedrockとRustでコーディングアシスタントを開発した

※ この記事はnote株式会社 Advent Calendar 2023の24日目の記事です。 (Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 25日目の記事でもあります) はじめに普段は推薦チームでMLエンジニアとして働いています。普段はPythonを使ってコードを書くことが多いのですが、今回はAdvent CalendarのネタとしてRustとAmazon Bedrockを利用して、Grimoireというコーディングアシスタントを自作しました。

dbtを使って特徴量の生成からBigQuery MLで学習までをやってみた

dbtは大雑把に言えばjinja+SQLでデータのモデリングをするためのツールです。 ETLのTransformの部分の機能を担い、SQL+Jinja Templateで簡単にSQLの機能を拡張してくれる優れものです。 また、FROM句で{{ref(“filename”)}}のようにファイル名を指定することで、自動で依存関係を把握してくれて実行してくれることが一番の注目ポイントかなと思います。 この、DBTの機能を使ってGoogle Cloud shell上でBigQuer