髙岡陽太@opst

株式会社オープンストリーム、技術創発推進室所属。 📧 takaoka.youta@op…

髙岡陽太@opst

株式会社オープンストリーム、技術創発推進室所属。 📧 takaoka.youta@opst.co.jp

マガジン

  • オープンストリームテックブログ「BEYOND SI」

    • 143本

    株式会社オープンストリームのエンジニアより、各社クラウドサービス・ビッグデータ・AI/機械学習・IoT・モバイル・アジャイル・セキュリティなどの先端技術情報や、ソリューションサービス情報、ビジネスコラム、各種勉強会、イベント情報を発信します。 ■株式会社オープンストリーム関連ブログサイト ・Keep Innovating! Blog https://www.opst.co.jp/keep_innovating_blog/ ■株式会社オープンストリームコーポレートサイト https://www.opst.co.jp/ ■株式会社オープンストリームサービス一覧 https://www.opst.co.jp/service/ ■オープンストリームホールディングスグループ共同運営note「OpeN.lab」 https://note.com/opst_hd/

  • Knitfab Tech Blog

    "Knitfab" 開発チームの送る技術ブログです。 "Knitfab" は MLOps 基盤ツールです。自動リネージ管理機能とタグベースの動的ワークフローエンジンが特徴です。

最近の記事

Knitfab v1.3.0 をリリースしました

皆さんこんにちは。技術創発推進室の高岡です。 私達が開発している MLOps ツール “Knitfab” の最新バージョン v1.3.0 を、9月13日にリリースしました。この記事では、v1.3.0 での変更点についてご紹介します。 新機能: カスタムな Data インポート機構の追加これまで Knitfab に Data を登録する方法は、「アップロードする」か「Run の出力として得る」か、の 2 種類しかありませんでした。v1.3.0 では、アドバンスドなユーザ向け

    • MLSE夏合宿2024でポスター発表をしました

      皆さんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室の髙岡陽太です。連日、真夏の暑さが続いていますね。熱中症対策はバッチリですか? さて、私は先月7月4日から7月6日にかけて開催された、日本ソフトウェア学会・機械学習工学研究会(MLSE)の夏合宿に参加し、ポスターセッションで当社のMLOps 基盤ツール Knitfab を紹介しました。 この記事では、その発表の内容を振り返ります。 MLSE夏合宿2024についてMLSE夏合宿2024は、機械学習やAIを活用・社

      • Knitfab v1.2.1 をリリースしました

        皆さんこんにちは。株式会社オープンストリーム、技術創発推進室の高岡です。 8/5 に、機械学習向けMLOps基盤ツール “Knitfab” の v1.2.1 をリリースしました。 この記事では、前回リリースをご案内して以来の変更について、まとめてご紹介します。 リリース日v1.2.0: 2024年7月9日 v1.2.1: 2024年8月5日 現時点での最新版は v1.2.1 です。 機能の変更Knitfab に必要なPodの種類を減らしました。 Knitfab

        • Knitfab v1.1.0 をリリースしました

          皆さんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室の髙岡です。2024年6月7日に、Knitfab の最初の「マイナーアップデート」リリースとなる、v1.1.0 をリリースしました。 https://github.com/opst/knitfab/releases/tag/v1.1.0 このリリースでは、いくつかの新機能を導入しました。今日はそれら機能をご紹介します。 新機能AMDプロセッサをサポート(クロスビルド)Knitfabコンテナイメージは、従来の A

        Knitfab v1.3.0 をリリースしました

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          9本

        記事

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #3 Projection: “足りない Run” を見つけ出す

          はじめにみなさんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室、Knitfabチーフプログラマの高岡です。 この記事は Knitfab の主要機能のひとつである「自動ワークフロー」について、その詳細に迫る連載記事の最終回です。 #1 自動ワークフローのオーバービュー (前々回) #2 Nomination: “使える Data” はどれなんだ(前回) #3 Projection: “足りない Run” を見つけ出す(今回) まだ 1 回目や2回目をお読みいた

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #3 Projection: “足りない Run” を見つけ出す

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #2 Nomination: “使える Data” はどれなんだ

          はじめにみなさんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室、Knitfabチーフプログラマの高岡です。 この記事は Knitfab の主要機能のひとつである「自動ワークフロー」について、その詳細に迫る連載記事の 2 回目です。 #1 自動ワークフローのオーバービュー (前回) #2 Nomination: “使える Data” はどれなんだ(今回) #3 Projection: “足りない Run” を見つけ出す まだ 1 回目の記事をお読みいただいてい

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #2 Nomination: “使える Data” はどれなんだ

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #1 自動ワークフローのオーバービュー

          はじめにみなさんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室、Knitfabチーフプログラマの高岡です。Knitfab をリリースしてから、早いものでもう1ヶ月。私達は日々、 Knitfab の改善を進めているところです。その改善バージョンも近いうちにお届けできると思います。お楽しみに! さて、Knitfab の主要機能のひとつである「自動ワークフロー」について、その詳細に迫る 3 回シリーズの連載記事を書くことにしました。Knitfabががどうやって機械学習タス

          [Knitfab 技術ハイライト] 機械学習タスクを過不足なく自動実行する技術 -- #1 自動ワークフローのオーバービュー

          MLOps 基盤ツール "Knitfab" v1.0.0 をリリースしました

          皆さんこんにちは。株式会社オープンストリーム・技術創発推進室の高岡です。 先日の記事で予告した通り、4/1に、自動リネージ管理機能とタグベース動的ワークフローを提供する新しい MLOps ツール “Knitfab” を、GitHub に公開しました。 ライセンスは Business Source License 1.1 です。「とりあえず試してみる」とか「研究室で使ってみる」とかいった用途であれば無料でお使いいただけます。 Knitfab を初めて試すには、まずはリポジ

          MLOps 基盤ツール "Knitfab" v1.0.0 をリリースしました

          ”Knitfab”というリネージ管理のできる MLOps ツールをまもなくリリースします

          皆さんこんにちは、お久しぶりです。オープンストリーム技術創発推進室の高岡です。 いかがお過ごしでしたでしょうか。 私はというと、足掛け 2 年ほどになりますが、新しい発想の機械学習向けリネージ管理ソフトウェアを仲間とともに開発していました。その名前を “Knitfab(ニットファブ)” といいます。私は開発リーダーとして、企画、概念設計、詳細設計、実装リードを担当しています。 Knitfab は、Business Source License(BSL)のもと、ソースコード

          ”Knitfab”というリネージ管理のできる MLOps ツールをまもなくリリースします

          Go: テーブル駆動テストをデバッグしやすくしてみる

          こんにちは!株式会社オープンストリーム・技術創発推進室所属の髙岡です。 最近は vscode で golang 書いてます。皆さんも、go 書いてますか? テストはどうでしょう? 書いてる? いいですね! さて、では皆さん…… テーブル駆動テストのデバッグ、どうしてます?go でユニットテストを書く時は、標準ライブラリの testing ( https://pkg.go.dev/testing ) を使うことになるでしょう。 条件を少しづつ変えながらテストケースを挙げてゆ

          Go: テーブル駆動テストをデバッグしやすくしてみる