Vier Teams von Data-Wissenschaftlern und Software-Ingenieuren bei Artefact, Experten für MLOps-Technologie, traten gegen ihre Kollegen aus der ganzen Welt an und gewannen diesen zweiwöchigen internationalen Hackathon, dessen Ziel es war, Lösungen für die Vektorsuche unter Verwendung der arXiv-Wissenschaftspapiere dataset zu entwickeln.
Das allererste Labor für Vektorsuchtechnik Hackathon fand vom 24. Oktober - 4. November 2022 statt. Der Hackathon wurde gemeinsam veranstaltet von der MLOps Gemeinschaft, Redis, NVIDIA Inception und Saturn-Wolke und zentriert auf die Vektorsuche unter Verwendung der arXiv-Wissenschaftsartikel dataset. Die Vektorsuche ist eine Methode zur Indizierung und Suche in großen Mengen von Vektoreinbettungen, um die nächstgelegenen Nachbarn zu einer bestimmten (vektorisierten) Anfrage zu finden.
Obwohl 88 Teilnehmer, verteilt auf 20 Teams, an dem Wettbewerb teilnahmen, schafften es nur 12 Teams, die eingereichten Beiträge zu vervollständigen. Die Gewinner wurden nicht nur mit Ruhm überschüttet, sondern nahmen auch Geldpreise, NVIDIA-Produkte, Blogbeiträge und Sponsorengeschenke mit nach Hause. Einen vollständigen Bericht über die Wettbewerbsbeiträge finden Sie auf der Website mlops.community blog.
Der 1. Platz Preis ging an den kreativ benannten Team Hackunamadata, bestehend aus den Artefactoren Ali Bellamlih Mamou, Pol de Font-Réaulx, Benoit Bazouin und Hadrien DAURES. Ihr preisgekrönter Beitrag war “arXiv Copilot”, ein Suchassistent für Studenten oder Autoren von wissenschaftlichen Arbeiten oder Rezensionen. Als Chrome-Erweiterung für Google Docs empfiehlt afXiv Copilot Links zu veröffentlichten Artikeln, die mit den Eingaben des Benutzers in Echtzeit zusammenhängen. Zu den Suchoptionen gehören Wortzahl, Texttiefe und Textsammlung nach Jahr und Kategorie. Die von der Suchmaschine vorgeschlagenen Links können gespeichert und später wieder aufgerufen werden, z.B. für Studenten, die sich im Unterricht Notizen machen. Sie können ihre Demo um mehr über ihre Gewinneridee zu erfahren.
2. Platz ging nach Team AreYouRedis, dessen Mitglieder Ariel Eddie Guidi, Armand Kouyoumdjian, Robin Doumerc und Youssef Moutaouakil Oudghiri sind. Ihr “Darwinian Paper Explorer” ist eine Suchanwendung, die Artikel zu einem bestimmten Thema nicht nur nach Thema, sondern auch nach der Entwicklung von Jahr zu Jahr (daher der Name) findet und sogar zukünftige Trends auf der Grundlage der Anzahl der veröffentlichten Artikel vorhersagt; die Anwendung empfiehlt auch Leselisten auf der Grundlage der Ähnlichkeit der Themen. Sehen Sie sich das Video an Hier.
Zwei weitere Artefact-Teams wurden geehrt:
“Ich bin sehr stolz auf unsere talentierten Mitarbeiter, die bei einem internationalen MLOps-Hackathon, bei dem nur die besten data-Wissenschaftler und Software-Ingenieure in dieser höchst anspruchsvollen Disziplin antraten, den ersten Platz belegten,Vincent Luciani, Mitbegründer und CEO von Artefact.
Die Herausforderung für jedes Team bestand darin, die arXiv-Papiere datasets und Redis als In-Memory-Vektorbasis database zu nutzen, um eine innovative, funktionale Vektorsuchmaschine zu entwickeln, die einen echten geschäftlichen Mehrwert schafft. “Unser MLOps Erfahrung hat uns definitiv einen Vorteil bei der Kombination dieser funktionsübergreifenden Elemente verschafft”, bemerkt Robin Doumerc, Staff ML Engineer bei Artefact. “Wir setzen diese Art von Innovation jeden Tag bei unserer Arbeit in die Praxis um.”.
Die Einreichungen wurden nach einer Kombination aus technischer Eignung, dem WOW-Faktor (Kreativität + Einzigartigkeit), der Verwendung der erforderlichen Technologien (Redis Cloud, Saturn Cloud...) und der Qualität und Klarheit der Dokumentation bewertet. Die Teams mussten in der Lage sein, Tools und Techniken zu nutzen, darunter:
In Paris gibt es eine wachsende MLOps-Community, in der ML-Experten aus der ganzen Welt Best Practices aus der Praxis des Machine Learning Operations austauschen. Eines der wichtigsten Themen ist die Frage, wie man Machine Learning-Modelle in die Produktion bringt - und wie man sie im Laufe der Zeit gesund erhält.
Im Juni 2022, Amale El Hamri, Manager ML Engineer bei Artefact, sprach in Zusammenarbeit mit Decathlon auf der MLOps Welt Veranstaltung in Toronto über die Anwendung von MLOps-Prinzipien, um ihr Geschäft dank Umsatzprognosen besser zu steuern.
Als Experte für data und KI konzentriert sich Artefact zunehmend auf MLOps und ML Engineering. Im Rahmen dieses Schwerpunkts spielt Artefact eine größere Rolle in der MLOps-Community, indem es mit der MLOps Paris Meetup Gemeinschaft in Meetups, die lokalen Experten auf diesem Gebiet Sichtbarkeit verschaffen und unser Image als Unternehmen mit Expertise in der Industrialisierung von ML-Projekten stärken werden.
