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11月のMLOps勉強会は来明日11/17（月）19:00に開催します！ ご登壇は @nsakki55 様による「『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML」です！ ぜひご参加ください！ mlops.connpass.com/event/373512/ #mlopsコミュニティ #mlops
評価に基づくLLMOpsの潮流。 AI Agentが開発者のツールとなっているが、組織としての生産性が上がってるとは限らない（かも？） AI Agentの使い方の体系化が足りてない。 AIセーフティ強化に関する研究開発プロジェクトを推進中 #mlopsコミュニティ
11月のMLOps勉強会は来週11/17（月）に開催します！ ご登壇は @nsakki55 様による「『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML」です！ ぜひご参加ください！ mlops.connpass.com/event/373512/ #mlopsコミュニティ #mlops
「自分の業務」というベンチマークは自分で作る必要がある。 独自のデータを定義して評価データを育てる。 生成AIに対するユニットテスト。 本番環境でテストする。カナリアリリースやA/Bテスト。モニタリングと評価。 #mlopsコミュニティ
専門家を巻き込むことは難しい→ハッカソンは有効。 一つのことをうまくやるようにAgentを特化させていく。 結果として各ドメインが強調して動くAgentへ。 結果としてトレースが重要になる。 #mlopsコミュニティ
今年もやってきましたアドベントカレンダーの季節です！ 2025年のMLOpsアドベントカレンダーを作りました！ qiita.com/advent-calenda… 宣伝、執筆をお願いします！ #mlops #mlopsコミュニティ #アドベントカレンダー #Qiita #LLMOps #生成AIops
今日の登壇資料です → MLOps Japan 勉強会 #52 - 特徴量を言語を越えて一貫して管理する, 『特徴量ドリブン』な MLOps の実現への試み #mlopsコミュニティ speakerdeck.com/taniiicom/mlop…
今年も12月1日からMLOpsアドベントカレンダーを開催します！ 以下に2025年のMLOpsアドベントカレンダーを作りました！ qiita.com/advent-calenda… ぜひ執筆をお願いします！ #mlops #mlopsコミュニティ #アドベントカレンダー #Qiita #LLMOps #生成AIops
本日は第57回MLOps勉強会にご参加いただきありがとうございました！ 次回は11/17（月）に開催します！ ご登壇は @nsakki55 様による「『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML」です！ ぜひご参加ください！ mlops.connpass.com/event/373512/ ＃mlopsコミュニティ ＃mlops
現在「第57回 MLOps 勉強会」に、LayerX @po3rin が「LangfuseのTrace書き込み失敗から学ぶLLMOpsを支える技術」というテーマで登壇中です！ 滑り込みでのご参加も可能ですので、ぜひご覧ください💁 #mlopsコミュニティ mlops.connpass.com/event/369838/
第50回MLOps勉強会の資料をアップしました！ VLMを100万件の商品データでFineTuneし,画像推薦のタップ率とCVRを爆上げした取り組みです🚀 アーキテクチャやMatryoshkaの失敗談、次元圧縮によるコスト爆削減など、ブログよりかなり詳しく書きました！ #mlopsコミュニティ speakerdeck.com/yadayuki/visio…
「メルカリのデータ分析 AI エージェントにおける AgentOps」というタイトルで話します。 今日の資料は NotebookLM です。 #mlopsコミュニティ notebooklm.google.com/notebook/02cda…
11月のMLOps勉強会は来明日11/17（月）19:00に開催します！ ご登壇は @nsakki55 様による「『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML」です！ ぜひご参加ください！ mlops.connpass.com/event/373512/ #mlopsコミュニティ #mlops
今年も12月1日からMLOpsアドベントカレンダーを開催します！ 以下に2025年のMLOpsアドベントカレンダーを作りました！ qiita.com/advent-calenda… ぜひ執筆をお願いします！ #mlops #mlopsコミュニティ #アドベントカレンダー #Qiita #LLMOps #生成AIops
11月のMLOps勉強会は来週11/17（月）に開催します！ ご登壇は @nsakki55 様による「『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML」です！ ぜひご参加ください！ mlops.connpass.com/event/373512/ #mlopsコミュニティ #mlops
プロンプトエンジニアリングが重要。明確に指示する。 LLM-as-a-Judgeで自動化。専門家から知見を得てプロンプトエンジニアリングした結果をLLM-as-a-Judgeの評価観点にフィードバックする。 継続的評価による継続的改善。 #mlopsコミュニティ
評価に基づくLLMOpsの潮流。 AI Agentが開発者のツールとなっているが、組織としての生産性が上がってるとは限らない（かも？） AI Agentの使い方の体系化が足りてない。 AIセーフティ強化に関する研究開発プロジェクトを推進中 #mlopsコミュニティ
ユースケースを安全性かつ効果の高さの2軸で分類して対応。 効果が高い→成果が見込めるものから導入。 人間へのフォールバック（Human in the loop）。 小規模に始めて徐々に拡大。 #mlopsコミュニティ
「自分の業務」というベンチマークは自分で作る必要がある。 独自のデータを定義して評価データを育てる。 生成AIに対するユニットテスト。 本番環境でテストする。カナリアリリースやA/Bテスト。モニタリングと評価。 #mlopsコミュニティ
LLMは評価が難しい。 審美眼が重要。 Criteria Drift：専門家の評価観点も変わってくることがある。専門家と一緒に評価プロセスを通して評価指標を決めていく必要がある。 専門家と一緒に評価プロセスを回すことで暗黙知を明文化できる。イテレーションを回す。 #mlopsコミュニティ
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