MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習を開発から運用まで俯瞰して管理する技術、また考え方を表す言葉。機械学習モデルのビジネス適用が進む中で、デプロイ後の多くのモデルを継続的に管理、運用する観点から注目されている。
10回目となる今回の勉強会では、日本マイクロソフトのクラウドネイティブなMLOpsの取り組みや、CI/CDと機械学習パイプラインの違いなどが発表される。
セッション内容は以下の通り。
MLflow + ONNX で実現するクラウドネイティブな MLOps [女部田 啓太氏／伊藤 駿汰氏]
本セッションでは、実験管理ツールのMLflowと効率的な推論エンジンのONNX Runtimeを利用して、Azureのマネージドサービスで機械学習基盤を実現する方法を説明します。mチームが PolyaxonとKubeflow Pipelinesを利用して機械学習プロジェクトの高速化を支援している様子を紹介します。
機械学習パイプラインの要件と Vertex Pipelines / Kubeflow Pipelines V2 による実装 [杉山 阿聖氏]
MLOpsの文脈で扱われることの多い機械学習パイプラインはCI/CDと何が違うのか、主要な要件をあらためて確認します。また、機械学習パイプラインのVertex Pipelines/Kubeflow Pipelines V2による実装例を解説します。
開催日時は8月25日19時～20時。申込や参加方法などの詳細はイベントページから確認することができる。
