タスクとパラメータの一元管理で実現するMLOps

機械学習モデルの構築・運用を効率化するために作成した、Pythonのタスクランナーinvokeとパラメータ管理ツールhydraを統合したシステムを紹介します。

Slack Boltで実現するHuman in the Loop

enechainでは、機械学習や最適化アルゴリズムを用いて電力などの商品に関する指標を算出し、社内外に提供しています。その中でも特に正確さが求められる数値について、社内のドメインエキスパートが介入する運用を効率化するためにSlackを利用して構築したHu…

PubSubを使った非同期処理の設計と実装

enechainでは、電力業界における膨大なデータを処理する際に非同期処理を頻繁に利用します。今回は私たちのチームで実際に行っているPubSubを用いた非同期処理の設計手法から実装、運用を見越したログのトレースの仕方までを紹介します。

enechainにおけるMLOps基盤の技術選定

enechainのMLOps基盤の全体構成や、各コンポーネントの選定理由や使用感についてお話します。