※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「DEVDAY2021 アフターインタビュー」では、発表内容をさらに深堀りし、発表では触れられなかった内容や裏話について登壇者たちにインタビューします。今回の対象セッションは「Lupus - MLOpsを加速させるためのモニタリングシステム」です。 LINEのMachine Learning室ではこれまで、スピーディーに高品質なML(機械学習)プロダクトをリリースするため、データ基盤の整備や学習パイプラインの開発を行ってきました。その結果として、Machine L

はじめに 機械学習の成果を運用する際には、データの処理や学習、モデルのデプロイなどといった一連の作業をワークフロー化することが多くなっています。これを実現するために、多くのワークフローツールが公開、利用されています。 今回はGoogle Cloud Platformで機械学習ワークフローを実行するためのサービスであるVertex Pipelinesを用いて、機械学習パイプラインを構築、実行するまでを紹介します。サンプル実装では以下のようにデータの前処理、モデルの学習、評価、デプロイまでを行います。 コードは以下に配置しました。 Vertex Pipelinesとは 前述したように、Vertex Pipelinesは機械学習パイプラインを実行するためのGCPのサービスです。サーバーレスで稼働するため、費用は実行時に使用した分だけに抑えることができます。他に、実行時のパラメータやパイプラインに

Amazon Web Services ブログ 新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 この記事は、「Introducing the new AWS Well-Architected Machine Learning Lens」を翻訳したものです。 AWS Well-Architected Frameworkは、お客様のワークロードをベストプラクティスと比較するための一貫したアプローチを提供します。また、どのように改善すべきかの指針も含まれています。 機械学習（ML）アルゴリズムは、データのパターンを発見および学習し、将来のデータを予測する数理モデルを構築します。これらのソリューションは、病気の診断の改善、環境保護、製品やサービスの変革など、生活に革命をもたらします。 MLモデルが正確な結果を出すためには、入力データの質が重要です。

機械学習パイプラインの概念について説明した資料です。 ## Reference ### ML Pipelines for Software Engineers GigaOm-Delivering on the Vision of MLOps - Microsoft Azure http…

クックパッド・R&Dインターンシップ MLOpsの講義資料 コードの場所は以下 https://github.com/chie8842/cookpad-internship-mlops-2018

皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。GoogleQA20thで悔しいけど楽しかったです。 自然言語処理のみのコンペを真面目に挑んだのは初で、勉強になることが多かったです。 今回は実験管理ツールの紹介と比較をします。 特徴がわかる範囲で簡単に実装も書いているので、参考にしてみてください。 実験管理ツール 実験管理の必要性 実験管理ツールの要件 実験管理ツールの紹介 Excel Excelとは 良い点 欠点 mag magとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 Weights and Biases Weights and Biasesとは サンプル実装 良い点 ここが少し残念 MLFlow サンプル実装 良い点 ここが少し残念 まとめ 最後に 実験管理ツール 実験管理の必要性 コンペティションや研究では多くのハイパーパラメータや構造などに対して様々な変更を加えます。 私の場合の例ですが、

2020.10.05 KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ こんにちは。次世代システム研究室のY. O.です。 筆者はデータ分析のスキルアップのためにkaggleというデータ分析プラットフォームを活用しています。kaggleを始めてから約2年間を経て、スキルアップの枠を超え、趣味・生活の一部・etc.になってきてしまっているのも認めざるを得ません。。。 今回は、先日kaggleの自然言語処理コンペ（Tweet Sentiment Extraction）で2位になった結果を題材に、振り返りの意味を込めて”こうしておけば良かった”という点をMLOpsの観点でまとめていきたいと思います。 ここで、kaggleを取り巻くMLOpsの構成をKaggleOpsと勝手に呼ぶこととし、少なくとも筆者は今後のコンペでも以下にまとめ

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AI を活用する組織は、特に困難な課題の解決にデータと機械学習を利用し、その成果を得ています。 「自社の価値を生み出すワークフローに 2025 年までに AI を完全に取り込んだ企業は、120% 以上のキャッシュ フロー成長によって、2030 年の世界経済で優位に立てることになる」1と McKinsey Global Institute は述べています。 しかし、これは現時点では容易なことではありません。機械学習（ML）システムは、適切に管理されないと技術的負債を生み出してしまうという特異な性質を備えています。従来のコードのメンテナンス上の諸問題に加えて、ML 固有の別の問題を抱えているのです。すなわち、ML システム特有のハードウェアとソフトウェアの依存関係があり、コー

Craig WileyDirector of Product Management, Cloud AI and Industry Solutions AI-driven organizations are using data and machine learning to solve their hardest problems and are reaping the rewards. “Companies that fully absorb AI in their value-producing workflows by 2025 will dominate the 2030 world economy with +120% cash flow growth,”1 according to McKinsey Global Institute. But it’s not easy rig

デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。

最近MLOpsに関して勉強していて、その一環で具体例の調査をしていました。 今回はUberのMichelangeloについて勉強しました。 eng.uber.com MichelangeloはUberの社内で使用されるプライベートなMLプラットフォームのようです。 Michelangeloは、機械学習における、前処理、学習、評価、モデル配信などワークフローをすべてカバーできるようにデザインされており、社内のエンジニアやデータサイエンティストが使用する事実上の標準ツールになっているようです。 以下は、自分があまり英語強くないので、後で見直す用に日本語のメモになります。 基本的に上の記事の内容そのままなので、悪しからず。。。 背景 目的 具体例 システム構成 Manage data (データ加工) offline online 特徴量の共有 特徴量選択と加工用DSLの整備 Train mode

最近MLOpsに関して勉強していて、その一環で具体例の調査をしていました。 今回はNetflixの事例です。 こちらについては、プラットフォームの名前が見当たらなかったので、単純にML基盤という位置づけなんでしょうか。 なんにせよ、テックブログが公開されているのでそちらで事例を見ていきたいと思います。 netflixtechblog.com netflixtechblog.com 以下は、自分があまり英語強くないので、後で見直す用に日本語のメモになります。 基本的に上の記事の内容そのままなので、悪しからず。。。 背景 Jupyter Notebook Notebook infrastructure ストレージ 実行 インターフェース 機能 Notebook管理 スケジューリング ワークフローの構築 統合 感想 背景 Netflixでは、意思決定から新しい仮設設定までデータドリブンで行ってい

はじめに 機械学習基盤/MLOpsについて知らなければと思い立ち、勉強したときに参考にさせていただいた記事の自分用メモです。 1. アーキテクチャ例 Apache Airflowでエンドユーザーのための機械学習パイプラインを構築する 概要 「本連載では、Apache Airflowを用いて機械学習の専門家ではないユーザー(=エンドユーザー)が、機械学習を活用するためのパイプラインの構築を目指します。」 ポイント、所感 既存の機械学習パイプラインがどのような処理を行なっているかをサーベイし、それを受けてApache Airflowで構築した事例 機械学習パイプライン全体を俯瞰することができる Airflow流行っている？AWSでもマネージドサービス出して欲しい、、、。 関連技術 Airflow,機械学習パイプライン Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤 概要 GCPを活用

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AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今日は実験管理、広義ではMLOpsの話をしたいと思います。 MLOpsはもともとDevOpsの派生として生まれた言葉ですが、本稿では本番運用を見据えた機械学習ライフサイクル（実験ログやワークフロー）の管理を指します。 https://www.slideshare.net/databricks/mlflow-infrastructure-for-a-complete-machine-learning-life-cycle 参考記事のJan Teichmann氏の言葉を借りると、 エンジニアがDevOpsによって健全で継続的な開発・運用を実現している一方、 多くのデータサイエンティストは、ローカルでの作業と本番環境に大きなギャップを抱えている クラウド含む本番環境でのモデルのホスティングが考慮されないローカルでの作業 本番のデータボリュームやス

MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問

現職でMLOpsエンジニアとして2年ほど働いており、機械学習のシステム開発や運用やトラブルシューティングに携わっているのですが、そこで得てきた機械学習をシステムに組み込むための知見をパターン化して公開しました。 （デザインパターンと名乗っていますが、デザインパターンの偉大な先人たちには遠く及ばない内容です。申し訳ありません。） https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern 機械学習システムデザインパターン作成の意図は現職のTechblogで書いています。 https://tech.mercari.com/entry/ml-system-design それはそれとして、機械学習のモデルを本番システムで実用化する例やノウハウが世の中にどんどん出てきているので、個人的に参考にさせていただいている記事やブログをまとめてみたいと思います（自分