タスクとパラメータの一元管理で実現するMLOps - enechain Tech Blogはじめに 背景 タスクランナーを導入するモチベーション パラメータ管理ツールを導入するモチベーション 実現したいこと モデルや環境に依存しないタスクによるパイプラインの操作 共通部分と環境特有部分を分離したパラメータ定義 パラメータ定義の構造化 実装方法 利用するツール パラメータファイル 構造化パラメータのマージ処理の実装 おわりに はじめに enechain データサイエンスデスク エンジニアの藤村です。 enechainでは市場活性化を目的として、機械学習や最適化アルゴリズムを用いて電力や燃料などの商品に関する指標を算出し、社内外に提供しています。本稿では、これらを算出するモデルの構築・運用を効率化するために作成した、タスクランナーinvokeとパラメータ管理ツールhydraを一体化したシステムを紹介します。 背景 タスクランナーを導入するモチベーション 機械学習モデルの構築・運用に
