以下の記事の続きです。 blog.chowagiken.co.jp MLモデルの学習結果（Metrics、モデルの重み、ハイパーパラメタなど）を管理するのは煩雑な作業ではないでしょうか。私は以前はかなり泥臭く管理していました。例えばフォルダの名前に日付とパラメタを列挙し…

MLflowの導入（２）実験の整理と比較をPyTorch+pytorch-lightningでやってみた

調和技研では会社規模の拡大（現在、札幌、東京、バングラデッシュに拠点あり）と人材の多様化（国籍複数）が進んだことで、開発環境の標準化が急務となっている。 この記事ではその一環としてMLflowの導入を検討したので、導入背景について書きたい。 只今…

MLflowの導入（１） 〜プロジェクトの課題とMLflowが何を解決しうるのか〜