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LLMを精製し、そのパフォーマンスを超える：spaCyの創設者がInfoQ DevSummit Munichで語る
InfoQ Dev Summit Munichの第1回目のプレゼンテーションにおいて、Ines Montani氏は、今年の初めにQCon Londonで行ったプレゼンテーションに加え、実際のアプリケーションで最新の最先端モデルを使用し、その知識をより小型で高速なコンポーネントに抽出し、社内で実行・維持できるようにするための実践的なソリューションを聴衆に提供した。
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PayPal社、Cosmos.AI MLOpsプラットフォームにLLMを利用した生成AIサポートを追加
PayPal社はMLOpsプラットフォームCosmos.AIを拡張し、大規模言語モデル（LLM）を使用したジェネレーティブAIアプリケーションの開発をサポートする。同社は、ベンダー、オープンソース、自己調整LLMへのサポートを取り入れ、検索拡張生成（RAG）、セマンティックキャッシュ、プロンプト管理、オーケストレーション、AIアプリケーションのホスティングに関する機能をリリースした。
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Cloudflareの、MLとAIへの旅：MLOpsプラットフォームとベストプラクティス
Cloudflareのブログでは、MLOpsプラットフォームと人工知能（AI）デプロイメントを大規模に実行するためのベストプラクティスについて述べられている。WAF攻撃スコアリング、ボット管理、グローバル脅威識別を含むCloudflareの製品は、常に進化する機械学習（ML）モデルに依存している。これらのモデルは、顧客の保護を強化し、サポートサービスを増強する上で極めて重要である。同社は、MLをネットワーク全体に提供することで比類のない規模を達成しており、堅牢なMLトレーニング手法の重要性を強調している。
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Chrononを使ったAirBnbの特徴量エンジニアリング
AirBnbは、機械学習モデルで使用する新しい特徴量を作成する際の生産性とスケーラビリティを向上させるために、生データを学習と推論のための特徴量に変換するために必要なインフラを構築するソリューションであるChrononを構築した。
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MLOps を拡張および進化させるための戦略と原則 - QCon Londonから
QCon Londonにて、DoorDashのMachine Learning PlatformのシニアエンジニアリングマネージャーHien Luu氏は「Strategies and Principles to Scale and Evolve MLOps at DoorDash」と題した講演で、MLOpsのスケーリングと進化に関する洞察を発表した。Luu氏は，MLシステムが製品に価値を提供しないという，企業が直面しがちな課題を克服するための3つの原則を挙げ、DoorDashにおいてはこれらが有効であったことを説明した。