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CADDi Tech Blog•21時間前

SREがどうして機械学習システムの運用に貢献できるのか

こんにちは、昨年キャディ株式会社に入社した佐野です。入社して初めての技術記事になります。 この記事では、これまでの開発経験を振り返りながら、それが推論システムの運用にどう活きたのかを整理してみようと思います。 対象読者 機械学習システムを運用したことがないSRE、バックエンドエンジニアの方々 これから機械学習システムを運用していくSRE、バックエンドエンジニアの方々 伝えたいこと 機械学習のモデル開発経験や機械学習システムの運用経験がなくても、機械学習システム(推論システム)の運用に貢献できます。SREの領域と被るものが大半であるため、今までの経験を活かせることが大半です。 入社前までの経験 …

#MLops

関連ブログ

CADDi Tech Blog•5日前

Shadow DeployによるMLシステムの安定マイグレーション

こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group で MLOpsエンジニアを務めているAmaniです。 普段はキャディの各サービスの裏側で稼働する機械学習基盤やバックエンドの開発、およびアプリケーションとの連携部分を担当しています。 前半期は、社内の機械学習ワークロードを既存のマネージドサービスから Google Kubernetes Engine (GKE) に移行するプロジェクトを進めていました。 その過程で、shadow deploy / mirroringの重要性を改めて強く認識する出来事がありましたので、本記事では、その背景と学びについて書きます。 背景…

#AI/ML#SRE / Infrastructure#アーキテクチャ / 設計
MicroAd Developers Blog•12日前

ML APIの監視設計と運用

はじめに 監視要件の整理 APIの基本監視 ML特有の監視 オンライン評価指標 ビジネス指標 監視基盤の構成 ダッシュボード設計 Latency・Traffic・Errors Saturation アラート設計 今後の展望 ビジネス指標のダッシュボード監視 動的なアラート条件の導入 まとめ 機械学習エンジニア絶賛採用中 はじめに こんにちは、マイクロアドで機械学習エンジニアをしている大庭です。 前回の記事ではマイクロアドにおけるMLモデルの学習バッチのログ設計とその監視について紹介しました。 developers.microad.co.jp マイクロアドでは、学習バッチで定期的にMLモデルを更…

#機械学習#MLops
Sansan Tech Blog•1ヶ月前

GENIAC における ParallelCluster GPU クラスタの構築記録

Sansan株式会社 研究開発部Architect GroupでMLOps/Platformエンジニアをしている伊藤です。 今回は、GENIACに採択され、AWS上にSlurmによるGPUクラスタを構築した経験から、事前に知っておきたかったポイントをまとめます。構築中に遭遇した課題と、そのときの判断を具体的に書いているので、これからGENIACへの応募を検討している事業者やGENIACに採択された事業者の方が「ここは先に設計しておこう」と見積もれる材料になれば幸いです。 目次 GENIAC とは 技術選定: なぜスケジューラを使い、なぜ Slurm を選んだか 構築タイムライン 全体アーキテク…

#MLops#ML Platform
MicroAd Developers Blog•1ヶ月前

MLモデル学習バッチのログ設計と監視ダッシュボード運用

はじめに こんにちは、マイクロアドで機械学習エンジニアをしている木村です。 この記事では、マイクロアドにおける ML（Machine Learning）モデル学習バッチのログ設計とその監視について紹介します。 また、後半では実際のダッシュボードを用いた運用事例についても紹介します。 はじめに MLOpsとは 監視要件の整理 1. MLシステムの一般的な監視要件の確認 2. 実際のインシデントを元にした監視要件の整理 1と2から整理した今回の監視要件 ログテーブルの設計 Looker Studio によるダッシュボード設計 ダッシュボードの設計方針 実際のダッシュボード運用例 まとめ 機械学習エ…

#MLops#機械学習
RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ•3ヶ月前

LLMアプリケーション開発におけるプロンプトの取得と管理

はじめに こんにちは！ エンジニア３年目のTKDSです！ 今回はLLMアプリケーション開発におけるプロンプトの取得と管理について書きました。 LLMを利用したアプリケーションのプロンプト管理は多くの方が悩んでる問題だと思います。 そこで、開発中や運用時に重要となるプロンプト配信の可用性、プロンプト切り替えのしやすさ、何が今動いているか把握のしやすさの観点などから管理方法と取得方法を整理してみたいと思います。 個人の意見ですので異論は認めます。 はじめに プロンプトの管理方法 管理方法 プロンプトの取得方法 取得方法 管理方法x取得方法の組み合わせ 組み合わせの上で考えること 組み合わせ例 まと…

#LLM#プロンプト管理#DevOps#Langfuse
Uzabase for Engineers•4ヶ月前

NewsPicksのMLOpsにおける特徴量ストアの4つの重要観点 ~SageMaker Feature Store試験運用での学び~

皆さんこんにちは！ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田(@moritama7431)です。 この記事は NewsPicks アドベントカレンダー 2025 の16日目の記事です。 さて本日は、ざっくり機械学習のプロダクトへの実応用やMLOpsに関する内容です！ 本記事は、 機械学習をプロダクトに本番導入している／これから導入したいソフトウェアエンジニア 特徴量ストア(Feature Store)の導入や運用に悩んでいる方 向けに、NewsPicksでSageMaker Feature Storeを4ヶ月間試験運用して得られた実運用の学びを言語化して整理してみた…

#機械学習#MLops#MLOpsエンジニア#特徴量管理#Feature Store
Safie Engineers' Blog!•4ヶ月前

セーフィーのAI開発プロセス

この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar の23日目の記事です。 こんにちは開発本部AI開発部で開発マネージャーをしているおにきと申します。 この記事ではセーフィーにおける映像解析AI開発におけるプロセスを紹介したいと思います。 読者としては主に映像に関わるAIの開発をしている方およびAI開発のマネジメントに関わる方を想定しています。 1. セーフィーにおけるAI開発とは 2. はじめに：AI開発における「プロセス設計」の重要性 3. AI開発プロセス全体の構造 4. モデル開発の5つフェーズ 4.1. フェーズ1：技術調査（メトリクスと技術選定…

#アドカレ#AI#プロセス設計#MLops
ABEJA Tech Blog•4ヶ月前

すぐに始められるKedroでデータ分析パイプライン作成！

1. はじめに 2. データ分析パイプラインのよくある課題 3. Kedroの基本 基本的な情報ソース 3つの基本要素：Node / Pipeline / Data Catalog パイプライン作成のワークフロー 運用までの流れ 4. 実際にKedroを動かす！ 4.1 uvxでプロジェクトを作る 4.2 exampleパイプラインの作成 Node関数の作成 Pipeline定義 Data Catalog設定 4.3 パイプラインを実行してみる 5. Kedro-viz で可視化 5.1 インストールと起動 5.2 Kedro-Vizでできること 6. ユースケースを考えてみる MLエンジニア…

#kedro#MLops#Python#ABEJAアドベントカレンダー2025
城咲子｜情報システム部セキュリティ担当のつぶやき（ぼやき）•6ヶ月前

AIセキュリティ対策の基本｜データ・モデル・システムを守る技術的・組織的アプローチを専門家が解説

はじめに：AIリスクを知ったら、次は「守り方」を知る 「AI特有のセキュリティリスクは分かったけど、具体的にどう対策すればいいの？」 「従来のセキュリティ対策だけじゃダメなら、何を追加すべき？」 こんにちは。セキュリティ専門家の城咲子 (CISSP保有) です。 前回の記事では、AIを狙う様々な脅威（データ汚染、敵対的攻撃など）を解説しました。 ▼ AIのリスクについて、まだ読んでいない方はこちらから AIセキュリティリスクとは？データ汚染・敵対的攻撃など主要な脅威と脆弱性を専門家が解説 リスクを理解した上で、次はその**具体的な「守り方」を知ることが重要です。 この記事では、AIシステムを安…

#AIセキュリティ#対策#技術#AIガバナンス#データセキュリティ#モデルセキュリティ#組織的対策