Tag: モデルデプロイ

MLOpsツール:MLflowとHugging Faceのコースレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke コース概要 最近、機械学習オペレーション(MLOps)の重要性が増しています。この分野のスキルを向上させるために、Courseraで「MLOps Tools: MLflow and Hugging Face」というコースを受講しました。このコースでは、著名なオープンソースプラットフォームであるMLflowとHugging Faceの基本から応用までを学ぶことができます。 Syllabusの詳細 Introduction to MLflow初回の週では、MLflowの基本を学び、インストールから基本操作までを体験しました。特に、プロジェクトを作成して再現可能な結果を得る手順が非常に有用でした。 Introduction to Hugging Face次の週では、Hugging Faceプラットフォームの基本を学び、モデルやデータセットを保管するためのリポジトリの使い方を理解しました。APIを通じたモデルとデータセットの取得も体験できました。 Deploying Hugging Face三週目では、Hugging Faceモデルをコンテナ化し、FastAPIを使用してインタラクティブなHTTP APIエンドポイントを作成しました。このプロセスを通じて、自動化の利点を学びました。 Applied Hugging Face最後の週では、既存のモデルを微調整し、追加データを使用してモデルを強化しました。モデルをHugging Faceのスペースにデプロイする方法も学んだことが印象に残っています。 まとめ…

機械学習モデルを生産に展開するためのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production 概要 本日は、Courseraで提供されている「Deploying Machine Learning Models in Production」コースについてご紹介します。このコースは、機械学習エンジニアリングのための専門特化コースの第4弾であり、機械学習モデルをエンドユーザーに提供する方法を学びます。また、スケーラブルで信頼性の高いハードウェアインフラストラクチャを構築し、リアルタイムおよびバッチの推論リクエストを提供する方法についても学習します。 シラバス このコースは4つの週に分かれており、それぞれが独自の重要なトピックに焦点を当てています。 第1週: モデル提供の基礎 – 機械学習モデルをエンドユーザーに提供する方法と推論プロセスの最適化について学びます。 第2週: モデル提供のパターンとインフラ – スケーラブルで信頼性の高いインフラを構築し、バッチおよびリアルタイムの推論結果を配信する方法を学びます。 第3週: モデル管理と配信 – 現代のMLOpsプラクティスに従った機械学習プロセス、パイプラインおよびワークフローの自動化を実装する方法を学びます。 第4週: モデル監視とロギング – モデルの劣化を検出し、連続運用される生産システムにおける精度低下を防ぐ手順を確立します。 なぜこのコースをお勧めするか? このコースでは、機械学習モデルを実際の運用に適用するための具体的な知識と技術を習得できます。モデルのデプロイメントに関する概念を理解し、効率的な運用と管理方法を学ぶことで、自身のプロジェクトにおいて実用的なスキルを身につけることができます。特に、MLOpsの実践に基づいたワークフロー自動化やモデルの監視が学べる点が魅力的です。…