株式会社ABEJAを退職します

はじめに

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。

2020年の転職活動と御礼

はじめに

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。

ABEJA Platformで学習済みの機械学習モデルを管理する方法

はじめに

「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。

ABEJA PlatformのJupyter Notebookから機械学習Jobをたくさん投げる方法

はじめに

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

動画

株式会社ABEJAに入社しました

先日の退職エントリで既に書いてしまいましたが、2019年6月1日より株式会社ABEJAに入社しました。試用期間が終わって本採用されたはずなので、改めて入社エントリを書きたいと思います。なお、本エントリは個人の見解であり、会社の許可を得ていない(!?)ことをご了承ください。