サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
秒間数十万クエリをさばく機械学習モデルを継続的に再学習し稼働させる | CA BASE CAMP 2021
サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
本当に小さく機械学習プロダクトを始めるには - Qiita
TL;DR マイクロサービス基盤がない、潤沢にエンジニアリソースがない、そんな現場にも機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに乗せていく今風のやり方について考えたい。そのために現状世の中にある機械学習ツールを俯瞰したい。 プロダクトに乗せるとすると、デプロイで終わりではなくて、モデル再学習やモニタリングなども含めて考えたい。 はじめに 機械学習のサービスは内部のアルゴリズムが複雑であっても、そのサービス自体に求められることが多くなかったり、学習と推論時で必要なリソースが異なったりというところからマイクロサービスアーキテクチャと相性が良いと言われています。実際に機械学習をプロダクトで使うことについて意欲的に取り組んでいる企業、特にWeb系企業では既にマイクロサービスアーキテクチャを採用した基盤があり、その上で効率的に機械学習モデルをデプロイするための方法を検討しています。一方で、そうでな
AI時代に向けたクラウドにおける信頼性エンジニアリングの未来構想 / DICOMO2022 6A-1
DICOMO2022 6A 統一セッション：クラウド 招待講演 https://tsys.jp/dicomo/2022/program/program_abst.html#6A-1 情報サービスの利用者に必要な機能を頻繁に加え続けながらも、いかに必要十分な信頼性を継続させるかが従前より課題となっている。この課題に対するひとつの回答とも言える、Googleが提唱した情報サービスの新しい運用形態であるSite Reliability Engineering（SRE）の普及が進んでいます。本発表では、SREの中核概念を整理した上で、AI時代に向けて、AIとの対話を軸にした未来の運用のあり方を構想します。
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