業務で機械学習エンジニアの方と協業する機会が出てきたので、機械学習の基礎知識を身につけるためにKaggleに登録し、チュートリアルのコードを使って「Titanic - Machine Learning from Disaster」の提出まで行いました。

今週やったこと SageMaker Endpointにデプロイした SageMakerのModel Registryにモデルを登録して、それをSageMaker Endpointでホスティングするように設定しました。

Difyのコードを読んでいて、キャッシュを扱う処理が参考になりました。 Difyのリポジトリはこちらです。 github.com キャッシュを保存・取得するためにRedisクライアントを定義する処理はapi/extensions/ext_redis.pyにありました。(Difyのリポジトリは開発…

今週やったこと PDFファイルの内容をLLMに質問する機能を修正した Difyのコードを元にファイルを読み込む機能に手を加えました。

今週やったこと SageMakerのinference.pyのコードを書いた SageMaker Endpointを立ち上げる時にinference.pyというPythonファイルを書いてその中でモデルの読み込みや推論を実行するので、簡単のものから実装して動きを確かめました。

今週やったこと SageMakerでEndpointを構築 SageMakerのJupyterNotebookでinference.pyを実装してモデルのファイルとまとめてS3にアップロードし、SageMaker Endpointを構築するところまで行いました。