Search Results AI workflow

「枝は何も必要ありません：私たちの主観的なMLバージョニングフレームワーク」

「Gitブランチを使用したMLプロジェクトのバージョニングを簡素化し、ワークフローをシンプルにし、データとモデルを整理し、プロジェクトの関連する部分を結びつけるシンプルなアプローチ」

「GCPを使用してリモートでVS Codeを操作する」

この記事では、Virtual Studio Code（VS Code）を使用してGoogle Cloud Platform（GCP）上でリモート開発環境を構築する方法について、包括的なガイドを提供しますリモート開発は、

ML向けETLの構築に関するベストプラクティス

この記事では、トレーニングデータセットを構築するためのETLのいくつかのベストプラクティスについて取り上げていますMLに適用されるいくつかのソフトウェアエンジニアリングの技術とパターンについて深く探求しています

Data Engineering

イントロダクションデータサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps（Machine Learning Operations）を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。学習目標この記事では、次のことを学びます：プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びますデータの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの概要まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。プロジェクトのワークフローデータ収集データの前処理モデルのトレーニングモデルの評価展開 MLOpsとは？ MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。簡単な例を使って説明しましょう：…

「データサイエンス vs ソフトウェアエンジニアどちらがより良いキャリアですか？」

はじめに現代のテック駆動の世界では、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングという2つの職業が大きな進展を遂げています。両者は重要な技術的役割を果たしているものの、異なる焦点、目標、スキルセットを持っています。この記事では、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの違い、類似点、課題、将来のトレンドについて詳しく掘り下げます。データサイエンスとは何ですか？データサイエンスは、データから価値ある知見を抽出する学際的な分野です。統計学、数学、コンピュータサイエンス、ドメイン知識の要素を組み合わせて、大規模なデータセットを分析し解釈するために活用されます。データサイエンティストは、予測モデルの構築、データに基づくソリューションの作成、意思決定支援のための具体的な提案を行います。関連記事：データサイエンスは良いキャリアですか？ソフトウェアエンジニアリングとは何ですか？一方、ソフトウェアエンジニアリングは、ソフトウェアシステムの設計、開発、保守に関わるものです。ソフトウェアエンジニアは、信頼性の高い、効率的でスケーラブルなソフトウェアアプリケーションを作成することを主な目標とします。彼らはコードを書き、ソフトウェアのデバッグを行い、ユーザーの要件や業界基準を満たす最終成果物を確保します。データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの主な違い焦点と目標データサイエンス複雑な問題の解決：データサイエンティストは、データ分析技術、機械学習、統計モデリングを用いて、複雑で大規模な問題を解決します。意思決定の改善：彼らはデータに基づいた洞察と提案を提供することで、組織内の意思決定プロセスの向上に取り組みます。データに基づく戦略の作成：データサイエンティストは、データに基づいた戦略と計画の策定に協力し、組織が情報に基づいた選択をし、機会をつかむことを可能にします。ソフトウェアエンジニアリングソフトウェアの設計：ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアアプリケーションの設計図を作成し、その機能と外観を決定します。機能的な製品の開発：彼らはコードの記述と、特定の要件を満たし、効率的に動作するソフトウェア製品の構築に焦点を当てます。堅牢性の維持：ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアが堅牢で信頼性があり、時間の経過に伴うニーズの変化に適応することを確認します。必要なスキルスキルデータサイエンスソフトウェアエンジニア技術的スキル PythonやRなどのプログラミング言語、データ操作、機械学習、統計分析の習熟度。 Java、C++、JavaScriptなどのプログラミング言語、ソフトウェア開発の方法論、デバッグ技術の習熟度。…

PyTorch FSDPを使用してLlama 2 70Bのファインチューニング

はじめにこのブログ記事では、PyTorch FSDPと関連するベストプラクティスを使用して、Llama 2 70Bを微調整する方法について説明します。Hugging Face Transformers、Accelerate、およびTRLを活用します。また、AccelerateをSLURMと一緒に使用する方法も学びます。 Fully Sharded Data Parallelism（FSDP）は、オプティマイザの状態、勾配、およびパラメータをデバイス間でシャードするパラダイムです。フォワードパスでは、各FSDPユニットが完全な重みを取得するための全ギャザー操作を実行し、計算が行われた後に他のデバイスからのシャードを破棄します。フォワードパスの後、ロスが計算され、バックワードパスが行われます。バックワードパスでは、各FSDPユニットが完全な重みを取得するための全ギャザー操作を実行し、ローカルな勾配を取得するための計算が行われます。これらのローカルな勾配は平均化され、リダクション-スキャッタ操作を介してデバイス間でシャードされるため、各デバイスは自身のシャードのパラメータを更新することができます。PyTorch FSDPの詳細については、次のブログ記事を参照してください：PyTorch Fully Sharded Data Parallelを使用した大規模モデルトレーニングの加速。 (出典: リンク) 使用されたハードウェアノード数：2。最小要件は1です。ノードあたりのGPU数：8。GPUタイプ：A100。GPUメモリ：80GB。ノード内接続：NVLink。ノードあたりのRAM：1TB。ノードあたりのCPUコア数：96。ノード間接続：Elastic Fabric Adapter。 LLaMa 70Bの微調整における課題…

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

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「枝は何も必要ありません：私たちの主観的なMLバージョニングフレームワーク」

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ML向けETLの構築に関するベストプラクティス

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

「データサイエンス vs ソフトウェアエンジニアどちらがより良いキャリアですか？」

PyTorch FSDPを使用してLlama 2 70Bのファインチューニング

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

「無料のColabでGradioとHugging Faceを使用してLLaMa 2チャットボットを作成する方法」

「Amazon SageMaker Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

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