Slide 33
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モデル開発・機能提供のための開発
- 下記⼯程を約1カ⽉半かけて実施
- FastAPI を⽤いた API 機能の実装
- Python を⽤いた⾔語モデルの実装
- Gokart (MLOpsパイプライン)によるバッチ処理の実装
- GitHub による Pull Request, Review 対応
- Google App Engine を⽤いたデプロイ
- 個⼈的に⼯夫した点
- GitHub ActionsによるPull Requestの指摘にflake8, black, mypyを追加し、Pythonコードの品質を
担保
- 特にmypyの指摘対応が慣れるまでは⼤変・・・
- 似た予測対象が2つあるため、それぞれの予測対象ごとにclassを⽤意し、異なる対象を予測した
場合にエラーを出⼒するよう実装
- 予測対象に応じてclassを分け、runtime_checkableを⽤いて専⽤メソッドが存在するか確認
事例紹介 ~データ⼊⼒の⾃動化率向上~