LLMは特徴量生成など、機械学習の可能性を大きく広げますが、その出力の不安定さや動作の不透明性は開発上の大きな課題です 。 この課題を解決するのが「LLM Observability tool」です 。LLMの入出力や動作を可視化・分析し、問題の原因特定や品質評価を効率化できます 。 今回のスキルアップAIキャンプでは、代表的なツールである WandB Weave と LangSmith のハンズオンを通じ、LLMアプリケーションを監視・評価する実践的な手法を紹介いたします。
プログラム概要
- LLM Observability tool の概要と必要性
- WandB Weave とLangSmith によるハンズオン
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
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株式会社スキルアップNeXt／竹内 良輔
横浜国立大学大学院理工学府博士課程前期2年。人間情報（生体情報、行動情報）解析の研究に取り組んでおり、現在の研究テーマは車載カメラからの運転手の行動を認識する機械学習モデルの開発である。
開催概要
日時
2025年8月27日（水）19：30～21：00
開催方法
YouTubeライブ配信
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。