Contents
Guides
- MLOpsがどういったものかを理解する上で読んでおくと良い記事や発表資料
ブログ記事
- Machine Learning Operations
- MLOpsを含む機械学習全般に関する活用など網羅的にまとまったサイト
- MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning
- GoogleによるMLOpsのlevel毎のゴール（取り組み）を示した記事
- The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
- MLシステムを定量的に評価する指標としてML Test Scoreを導入し計測した論文
- Machine Learning operations maturity model
- MicrosoftによるMLOpsの成熟度を定性的に示した記事
- ゆるふわMLOps入門
- 日本語で書かれたMLOpsへの取り組み要素を1つ1つ丁寧に紹介した記事
プレゼンテーション
Practices
All in one
ブログ記事
- KARTEにおけるMLOpsの変遷 - 2022 PLAID
- 検索アルゴリズム改善における機械学習の活用 ~MLOpsについて~ - 2022 ぐるなび
- バンダイナムコグループの機械学習機能を実現するML基盤について - 2022 BANDAI NAMCO
- オンライン機械学習サービスとしてGCP Vertex AIのMLOpsを導入した話 - 2021 eureka
- MLOpsはじめました - 2021 enigmo
- ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~ AI開発をより手軽に - 2021 Yahoo! JAPAN
- カンムを支える技術 ~機械学習編~ - 2021 Kanmu
- BERTを使ったMLバッチ処理実サービスのアーキテクチャとMLOpsの取り組み - 2020 Stockmark
- Kubernetesを利用したコンテナベース機械学習基盤の構築 - 2018 LIVESENSE
プレゼンテーション
- JX通信社における実践的MLOps - 2021 JX通信社
- 少人数PJにおけるMLOps事例 - 2021 NIKKEI
- MLflowとONNXで実現するクラウドネイティブなMLOps - 2021 Microsoft
- ニュース配信におけるMLOps・分析基盤の事例紹介 - 2021 sansan
- GOの機械学習システムを支えるMLOps事例紹介 - 2021 Mobility Technologies
- サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み - 2021 CyberAgent
- リーガルテックの機械学習基盤を支えるクラウドネイティブ技術の実践 - 2020 LegalForce
- MOVの機械学習システムを支えるMLOps実践 - 2020 Mobility Technologies
- クックパッドでの機械学習開発フロー - 2019 cookpad
- マイクロチームでの機械学習PoC - 2018 DeNA
- Wantedlyの機械学習プロダクト開発を支える機械学習基盤 - 2018 Wantedly
- FreakOutにおけるAWS上での機械学習活用事例 - 2018 FreakOut
- クックパッドの機械学習基盤 2018 - 2018 cookpad
Feature Store
ブログ記事
- Vertex Feature Storeの機械学習システムへの導入 - 2022 ZOZO
- 【書き起こし】Vertex PipelinesとFeature Storeを活用した不正防止システム - 2021 merpay
プレゼンテーション
- Vertex PipelinesとFeature Storeを活用した不正防止システム - 2021 merpay
実験管理
ブログ記事
- SageMaker Experimentsによる実験管理とQuickSightを使ったその可視化 - 2021 Money Forward
- MLflowで実験管理入門 - 2020 FUTURE
- 小さく始めて大きく育てるMLOps2020 - 2020 CyberAgent
プレゼンテーション
- Data Version Controlによる実験管理の実務での適用事例 - 2021 sansan
- ABEJA PlatformでのMLOps - 2019 ABEJA
パイプライン
ブログ記事
- MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話 - 2022 スタンバイ
- SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（後編） - 2022 コネヒト
- SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（前編） - 2022 コネヒト
- AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - 2020 ZOZO
プレゼンテーション
- Google Cloud BuildとAI Platformではじめる軽量MLOps pipelineとAlphaSQL - 2021 JDSC
- DVCを活用した機械学習パイプライン開発の高速化 - 2021 Wantedly
CI/CD (Continuous Integration and Delivery)
ブログ記事
- AI Platform Pipelinesの機械学習基盤への導入 - 2021 MicroAd
プレゼンテーション
- KaggleライクなCI環境を構築した話 - 2021 FUTURE
- MLOpsを実現するSRE激闘の歴史 - 2020 Stockmark
CT (Continuous Training)
ブログ記事
プレゼンテーション
- Polyaxon + Kubeflowを利用した効率的な継続的モデルインテグレーション - 2021 mercari
- 実践Continuous Training - 2021 Alpha
モニタリング
ブログ記事
- MLOpsを支えるヤフー独自のモデルモニタリングサービス - 2022 Yahoo! JAPAN
プレゼンテーション
- 継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator - 2022 Yahoo! JAPAN
- Lupus - A Monitoring System for Accelerating MLOps - 2021 LINE
- Building LINE Pay Monitoring System and Anomaly Log Detection System Using ML - 2021 LINE
- ZOZOのMLOpsチームにおける監視への取り組み - 2020 ZOZO
サービング
ブログ記事
- How to make GPU inference environment of image category classification production-ready with EKS/Kubernetes - 2021 eureka
- ヤフーの広告配信で機械学習の改善サイクルを高速化した話 〜 TensorFlow Serving導入 - 2020 Yahoo! JAPAN
プレゼンテーション
Others
ブログ記事
- モデリング施策を高速・安全に回せる、MLOpsの仕組みづくり - 2021 Yahoo! JAPAN
- AWSを活用した機械翻訳のためのGPU並列処理環境の構築 - 2021 Stockmark
- KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題 - 2021 ZOZO
- 新卒がMLOpsに挑戦していく話 - 2020 MicroAd
プレゼンテーション
- モバイル向け機械学習モデル管理基盤 - 2020 mercari
- 異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - 2020 Hmcomm
- ZOZO MLOpsのチームリーディングとSRE(Engineering) - 2020 ZOZO
MLOps projects & wiki
勉強会
Conferences
書籍
- AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
- 機械学習デザインパターン - データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決
- 入門 機械学習パイプライン - TensorFlowで学ぶワークフローの自動化