Kuriko IWAIは、ML研究を自動化された本番運用可能なパイプラインへ移行することに特化した研究・エンジニアリング拠点であるKernel Labsの機械学習エンジニアです。
生成AIアーキテクチャ、MLリネージ、LLMのファインチューニングに重点を置き、MLシステムの構築を専門としています。 東南アジア全域でプロダクトオーナーとして豊富な経験を積んでおり、技術的な実験をビジネス価値に結び付けることを得意としています。
はじめにデータセットが大きくなると、CPUの処理能力、メモリ、ストレージのスループットに制約があるため、単一のマシンで効率よく処理することが難しくなる場合があります。Apache Sparkは、ワークロードをパーティションに分割し、CPUコアや複数のマシンにまたがってタスクを並列実行できる分散データ処理エンジンを提供することで、こうした課題に対処します。ただし、Sparkは単にマシンを増やせばよいというものではありません。ドライバ...
検索拡張生成（RAG）は、モダンなAIアーキテクチャにおいて重要なフレームワークであり、コンテキストを理解したエージェントを構築する上で不可欠です。しかし、基本的なプロトタイプから本稼働システムへの移行には、データの取得、コンテキストの統合、応答の生成における重大な障害を乗り越える必要があります。この記事では、7つの典型的なRAGの失敗点と実践的なコーディング例を使用した評価メトリックについて深く掘り下げます。RAGの障害の構造...
エンタープライズ AI が実験的なチャットボットから本格的なアジェンティック ワークフローに成長するにつれて、VRAM ボトルネックというサイレントなインフラストラクチャ クライシスが生じています。各ファインチューン タスクに専用のエンドポイントを展開することは、財政的にまたは運用上の観点からももはや実行可能ではありません。業界は、ダイナミック マルチアダプタ オーケストレーション に向かって進化しています。タスク固有の知能 (L...
