MLOps
LLMOps
データ基盤
CI/CD
MLOpsサーベイ github レポジトリ
https://masatakashiwagi.github.io/mlops-practices/
つよつよサーベイ論文
https://nsakki55.hatenablog.com/entry/2023/01/23/102630
CyberAgent AI事業本部MLOps研修応用編
https://speakerdeck.com/nsakki55/cyberagent-aishi-ye-ben-bu-mlopsyan-xiu-ying-yong-bian?slide=13
Lambda
https://lambdalabs.com/
clearML
https://clear.ml/
MLFlow
https://mlflow.org/
TensorBoard
https://www.tensorflow.org/tensorboard?hl=ja
BigQuery
https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction?hl=ja
機械学習アプリケーションにおけるテストについて
https://www.nogawanogawa.com/entry/machinelearning_testing#google_vignette
Hydra
https://hydra.cc/docs/intro/
訓練データと検証・テストデータの分布が異なるときの機械学習
https://qiita.com/Negimaru1/items/1380e6094bf1add154b5
CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します
https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/48203/
Commune's ML/DS Casual Tech Talk
https://commmune.notion.site/Commune-s-ML-DS-Casual-Tech-Talk-33699b7766a74f11afe89badfed165a2
機械学習システムデザイン
https://github.com/oreilly-japan/designing-ml-systems-ja/tree/main
1章 機械学習システムの概要
2章 機械学習システム設計の概要
3章 データエンジニアリングの基礎知識
4章 訓練データ
5章 特徴エンジニアリング
6章 モデル開発とオフライン評価
7章 モデルのデプロイと予測サービス
8章 データ分布のシフトと監視
9章 実現場での継続学習とテスト
10章 MLOpsにおけるインフラとツール
11章 機械学習の人的側面
付録 機械学習システムを外部に提供する