「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。
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
Clovaスキル（審査中）を自分で作ってみました。フロントエンドはClovaとLINEで、バックエンドにApitoreのツイート要約コンシェルジュAPIを使っています。最近、LINE BOOT AWARDS 2018関連のハンズオンやハッカソンで技術サポーターとしてお手伝いすることもあって、自分で一回Clovaスキルを作ってみました。サポーターになるにあたって必ずしもClovaスキルを作る必要はないのですが、個人的に「ジムでヒョロヒョロのトレーナーに筋トレのフォームを指示されるとイラッとする」性分なので・・・。今回の内容はAPI Meetup Tokyo #28のAPIデモ大会でLTさせていただきました。ソースコードも公開しているので、これからClovaスキル作ってLINE BOOT AWARDS 2018に応募しようという方にも役に立つと思います。
WebAPIの仕様書として確固たる地位を確立したswagger、現在はOpenAPI Specificationとして知られています。今回はswagger-codegenというOSSを使って、Apitoreのswagger specからSDKを自動生成してみました。
先日、Apitore WebAPIハンズオン Vol.3 @東京を開催しました。このハンズオンではMicrosoftのCognitive Servicesを使う方法をゼロから解説しました。アクセストークンの発行からAPIの呼び出しまで抑えていますので、これに参加すればMicrosoftのWebAPIはスラスラと呼べるようになります。今回は宣伝がてら特別にハンズオンの内容を紹介します。
ApitoreはGoogle Compute EngineでSpring mail + JavaMail越しにSendGridを使ってメール送信をしています。今回はSpring mail + JavaMailをSendGridの公式SDKであるSendGrid-Javaに置き換えたいと思います。
この1週間はWordNet系のWebAPIを7本リリースしました。これらはすべてカーネギーメロン大学の嶋さんが作ったJavaライブラリを利用しています。今回はそのJavaライブラリの利用方法を紹介します。
Apitoreでは極性判定WebAPIを無償で提供しています。Qiitaでもそこそこ反響があった技術です。今回はデータが少なかったNeutralについてDistant Supervisionで補強を試みました。
