MLOps実装ガイド
この本の所有者
(4.0)
1人が登録
193回参照
2025年8月22日に更新
書籍情報
- ISBN:
- 4814401205
- ページ数:
-
372ページ
- 参照数:
- 193回
- 登録日:
- 2025/08/18
- 更新日:
- 2025/08/22
- 所有者:
-
taka_akiさん
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📝 レビュー （taka_akiさんのレビュー）
評価:
4/5
レビュー:
本書は、機械学習（ML）と運用（Ops）を融合させたMLOpsの世界を深く掘り下げる一冊です。評価は★★★★☆。本書は、MLOpsの基本的な概念から始まり、その必要性や実装ステップ、さらには主要なコンポーネントについても網羅しており、実践的な内容が豊富です。特に、実際の活用方法に関する具体例は、読者にとって非常に参考になるでしょう。
著者が紹介するMLRunというオープンソースソリューションは、彼らの会社が開発したもので、頻繁に登場します。この点に気づいたとき、著者の専門性が感じられると同時に、実用的な視点からのアプローチに納得がいきました。また、MLflowやDatabricksといった他のツールについても触れられており、MLOpsのエコシステム全体を理解する手助けになります。
しかし、個人的には本書の後半、特に第8章以降の大規模言語モデル（LLM）やRustに関する話題は、若干の蛇足と感じました。前半の実践的な内容からの流れが少し途切れ、読者としては少し戸惑う部分もありました。それでも、MLOpsの基礎をしっかりと学ぶためには、前半部分が特に価値ある情報を提供していることは間違いありません。
全体として、本書はMLOpsの実践を学ぶ上での優れたガイドとなるでしょう。特に、機械学習を実プロジェクトに活かしたいと考えている方にとって、具体的なステップやツールの理解を深めるための良書です。MLOpsの導入を検討している方は、ぜひ手に取ってみてください。
著者が紹介するMLRunというオープンソースソリューションは、彼らの会社が開発したもので、頻繁に登場します。この点に気づいたとき、著者の専門性が感じられると同時に、実用的な視点からのアプローチに納得がいきました。また、MLflowやDatabricksといった他のツールについても触れられており、MLOpsのエコシステム全体を理解する手助けになります。
しかし、個人的には本書の後半、特に第8章以降の大規模言語モデル（LLM）やRustに関する話題は、若干の蛇足と感じました。前半の実践的な内容からの流れが少し途切れ、読者としては少し戸惑う部分もありました。それでも、MLOpsの基礎をしっかりと学ぶためには、前半部分が特に価値ある情報を提供していることは間違いありません。
全体として、本書はMLOpsの実践を学ぶ上での優れたガイドとなるでしょう。特に、機械学習を実プロジェクトに活かしたいと考えている方にとって、具体的なステップやツールの理解を深めるための良書です。MLOpsの導入を検討している方は、ぜひ手に取ってみてください。
読書履歴
2025/08/22
372ページ
読了
2025/08/22
171ページ
5章読了。Azure DatabricksのAutoML!
2025/08/22
141ページ
4章読了
2025/08/21
102ページ
2025/08/20
71ページ
2章読了
2025/08/20
30ページ
2025/08/19
6ページ
献本いただきました
taka_aki
Lv.306
本書は、機械学習（ML）と運用（Ops）を融合させたMLOpsの世界を深く掘り下げる一冊です。評価は★★★★☆。本書は、MLOpsの基本的な概念から始まり、その必要性や実装ステップ、さらには主要なコンポーネントについても網羅しており、実践的な内容が豊富です。特に、実際の活用方法に関する具体例は、読者にとって非常に参考になるでしょう。
著者が紹介するMLRunというオープンソースソリューションは、彼らの会社が開発したもので、頻繁に登場します。この点に気づいたとき、著者の専門性が感じられると同時に、実用的な視点からのアプローチに納得がいきました。また、MLflowやDatabricksといった他のツールについても触れられており、MLOpsのエコシステム全体を理解する手助けになります。
しかし、個人的には本書の後半、特に第8章以降の大規模言語モデル（LLM）やRustに関する話題は、若干の蛇足と感じました。前半の実践的な内容からの流れが少し途切れ、読者としては少し戸惑う部分もありました。それでも、MLOpsの基礎をしっかりと学ぶためには、前半部分が特に価値ある情報を提供していることは間違いありません。
全体として、本書はMLOpsの実践を学ぶ上での優れたガイドとなるでしょう。特に、機械学習を実プロジェクトに活かしたいと考えている方にとって、具体的なステップやツールの理解を深めるための良書です。MLOpsの導入を検討している方は、ぜひ手に取ってみてください。