ML/API関連の技術ブログ
2020年5月18日からTRI-AD (Toyota Research Institute – Advanced Development, Inc.) にSenior Engineerとして入社しました。所属はMLToolsという部署で、社内の機械学習エンジニア向けにMLOpsの基盤を提供しています。試用期間の３ヶ月が終了したので 本採用になったのかわからないですが 今の時点での仕事内容や感想について述べていきたいと思います。
初出社終わったのでこれから帰宅して家で仕事。 pic.twitter.com/q8N5dfjtBy
— Keigo Hattori (@keigohtr) June 1, 2020
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2020年5月17日をもって、株式会社ABEJAを退職しました。在籍期間は業務委託で入った期間を入れてちょうど1年でした。ABEJAではSoftware EngineerとしてABEJA Platformを担当し、MLOpsの新機能開発やユーザビリティ改善、およびPdMの真似事をやりました。
最終出社恒例のやつ pic.twitter.com/KtiP4DlhjH
— Keigo Hattori (@keigohtr) May 16, 2020
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3回目の転職活動をしました。2019年の10月末に転職を考え始め、11月からカジュアル面談を開始し、2020年1月から採用試験を受け始め、3月中旬に転職活動を終えました。本記事は、今回の転職活動で私が大事にした点や実際に受けた企業、お世話になった方々に感謝などを書きたいと思います。
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先程はPoetryとIntellijの開発環境を整えましたが、本番環境を考えるとやはりDocker+Intellijで環境を構築したいところです。半日格闘してPoetryを完全に理解したので、Poetry + Docker + Intellijの環境ができました。
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「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。
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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
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2019年5月31日をもちまして、アルゴリズムのマーケットプレイスApitoreはサービスを終了させて頂きます。2015年10月30日より活動をスタートし、約3年半活動してまいりました。利用者の方々には大変ご迷惑をおかけしますが、ご理解の程をよろしくお願い致します。
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