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Mobility Technologies Co., Ltd.
MLOpsはバズワード
株式会社 Mobility Technologies
渡部 徹太郎
2021/6/16
第8回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online)
Mobility Technologies Co., Ltd.
自己紹介
2
ID :fetaro
名前:渡部 徹太郎
学生:東京工業大学でデータベースと情報検索の研究
(@日本データベース学会)
職歴:
* 野村総合研究所(NRI)
- オンライントレードシステム基盤
- オープンソース技術部隊
* リクルートテクノロジーズ
- ビッグデータ分析基盤
* MobilityTechnologies
- データエンジニア
エディタ:emacs派→ InteliJ派
趣味:麻雀、自宅サーバ
著書
増版きまりました!
Mobility Technologies Co., Ltd.
Opsという言葉から受けるイメージは監視や改善
MLOpsという言葉
3
ML Ops
=Machine Learning Operations
=機械学習の運用
→「機械学習システムを本番化したあとの監視・改善」
のような印象を受ける
Mobility Technologies Co., Ltd.
アンケートを取ってみたが、本番化や監視・改善が一番多かった
MLOpsという言葉
4
https://twitter.com/fetarodc/status/1331412910778683392?s=20 https://twitter.com/fetarodc/status/1400329729413054467?s=20
では本番化や監視・改善がML Opsなのか? → 実態は違う
Mobility Technologies Co., Ltd.
よく見るGoogleの「Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems」の図
(機械学習システムの隠れた技術的負債)
機械学習システムでやることは多岐にわたる
5
https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf
Mobility Technologies Co., Ltd.
機械学習システムでやることは多岐にわたる
6
MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素
MLの本丸
説明
本番化
モデル開発
データ準備
生
成
収
集
正解
ラベル
付け
(アノテーシ
ョン)
特
徴
量
変
換
モデル推定 オンライン
推論機
デ
プ
ロ
イ
実験管理
バッチ
推論機
学習
データ
分散処理・ハードウェア(GPU)
特徴量
ストア
モデル
監視
精度監視
性能
評価
開発ツール
ノートブック
説明可能性
Explainability
データ
ドリフト監視
ハイパー
パラメータ
チューニング
前
処
理
パイプライン (ワークフロー管理)
バージョン管理 コンテナ管理
特徴量
ストア
分析ツール
デバッガ
MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素
Mobility Technologies Co., Ltd.
MLOpsとは、この図の全域または一部であり、明確な定義はない
この図にないものも今後MLOpsと呼ばれるかもしれない
MLOpsとは
7
MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素
MLの本丸
説明
本番化
モデル開発
データ準備
生
成
収
集
正解
ラベル
付け
(アノテーシ
ョン)
特
徴
量
変
換
モデル推定 オンライン
推論機
デ
プ
ロ
イ
実験管理
バッチ
推論機
学習
データ
分散処理・ハードウェア(GPU)
特徴量
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モデル
監視
精度監視
性能
評価
開発ツール
ノートブック
説明可能性
Explainability
データ
ドリフト監視
ハイパー
パラメータ
チューニング
前
処
理
パイプライン (ワークフロー管理)
バージョン管理 コンテナ管理
特徴量
ストア
分析ツール
デバッガ
Mobility Technologies Co., Ltd.
ITベンダは自社製品にMLOpsの謳い文句をつけるが、カバー範囲がバラバラ
例えば Amazon SageMakerはかなり広い範囲をカバーしている
ITベンダにとってのMLOps
8
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/
Mobility Technologies Co., Ltd.
他にも広い範囲をカバーしているツールはある
(「エンドツーエンド」とよばれることもある)
 有名どころ
 AWS SageMaker
 Kubeflow ( Kubeflow Pipelines )
 TensorFlow Extended(TFX)
 その他
 GCP AI Platform, Azure AI, MLflow, DataRobot MLOps, ABEJA...
これらのツールによくある機能
 モデル推定、モデル管理、デプロイ、オンライン推論、バッチ推論
これらのツールでも珍しい機能
 アノテーション、 特徴量ストア、ハイパーパラメータチューニング、実験管理
ITベンダにとってのMLOps
9
Mobility Technologies Co., Ltd.
一部に特化するツールもある
MLOps Toysというページで多数紹介されている
 7つの分類「データバージョニング」「学習オーケス
トレーション」「特徴量ストア」「実験管理」「モデ
ル提供」「モデル監視」「説明可能性」
例
 Aporia:データ監視
 Aim:ハイパーパラメータ管理、実験管理
 BentoML:デプロイ、監視
 Bodywork:kubenetesへのデプロイ
 Butterfree:特徴量ストア
ITベンダにとってのMLOps
10
https://mlops.toys/
Mobility Technologies Co., Ltd.
 2019年開催の「ML Ops NYC19」
 発表内容は多岐にわたっていた
 例
 Uber
 Tensorflow ExtendedではなくApache Sparkを採用してパイプラインを作った話
 https://www.youtube.com/watch?v=u2fs95L5BwI
 Netflix
 データサイエンティストに優しい機械学習フレームワーク「METAFLOW」
 紹介ブログ: https://lab.mo-t.com/blog/andonlabo-mlops-nyc19
 Walmart
 機械学習プロジェクトの実態と、「人」「技術」「プロセス」の3つにフォーカスしたベストプラ
クティス
MLOpsのカンファレンス
11
詳細はMoTのテックブログ参照
ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
Mobility Technologies Co., Ltd.
 今まさに開催中の「MLOps World」
 相変わらずセッションの内容は多岐にわたる
MLOpsのカンファレンス
12
→Kubeflowの話
→Kubeflowの話
→データの監視の話
→監視やモデル説明可能性の話
→デプロイメントの話
→Pythonライブラリの話
https://mlopsworld.com/
Mobility Technologies Co., Ltd.
MLOpsという言葉から本番化や運用といったイメージを受けるが、実態は違う
MLOpsは、機械学習システムにおいて、
モデル推定以外のやることの全体または一部を表しており、
明確な定義はない
ITベンダの出すMLOps製品は、全体をカバーしているものもあれば、
一部に特化しているものもある
MLOpsカンファレンスの発表内容は、ツールから人材まで多岐にわたる
まとめ
13
Mobility Technologies Co., Ltd.
MLOpsといわれたら
「MLOpsのどの辺?」
と聞き返すようにしよう
まとめ
14
文章·画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。
Mobility Technologies Co., Ltd.
15

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MLOpsはバズワード

  • 1. Mobility Technologies Co., Ltd. MLOpsはバズワード 株式会社 Mobility Technologies 渡部 徹太郎 2021/6/16 第8回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online)
  • 2. Mobility Technologies Co., Ltd. 自己紹介 2 ID :fetaro 名前:渡部 徹太郎 学生:東京工業大学でデータベースと情報検索の研究 (@日本データベース学会) 職歴: * 野村総合研究所(NRI) - オンライントレードシステム基盤 - オープンソース技術部隊 * リクルートテクノロジーズ - ビッグデータ分析基盤 * MobilityTechnologies - データエンジニア エディタ:emacs派→ InteliJ派 趣味:麻雀、自宅サーバ 著書 増版きまりました!
  • 3. Mobility Technologies Co., Ltd. Opsという言葉から受けるイメージは監視や改善 MLOpsという言葉 3 ML Ops =Machine Learning Operations =機械学習の運用 →「機械学習システムを本番化したあとの監視・改善」 のような印象を受ける
  • 4. Mobility Technologies Co., Ltd. アンケートを取ってみたが、本番化や監視・改善が一番多かった MLOpsという言葉 4 https://twitter.com/fetarodc/status/1331412910778683392?s=20 https://twitter.com/fetarodc/status/1400329729413054467?s=20 では本番化や監視・改善がML Opsなのか? → 実態は違う
  • 5. Mobility Technologies Co., Ltd. よく見るGoogleの「Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems」の図 (機械学習システムの隠れた技術的負債) 機械学習システムでやることは多岐にわたる 5 https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf
  • 6. Mobility Technologies Co., Ltd. 機械学習システムでやることは多岐にわたる 6 MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素 MLの本丸 説明 本番化 モデル開発 データ準備 生 成 収 集 正解 ラベル 付け (アノテーシ ョン) 特 徴 量 変 換 モデル推定 オンライン 推論機 デ プ ロ イ 実験管理 バッチ 推論機 学習 データ 分散処理・ハードウェア(GPU) 特徴量 ストア モデル 監視 精度監視 性能 評価 開発ツール ノートブック 説明可能性 Explainability データ ドリフト監視 ハイパー パラメータ チューニング 前 処 理 パイプライン (ワークフロー管理) バージョン管理 コンテナ管理 特徴量 ストア 分析ツール デバッガ MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素
  • 7. Mobility Technologies Co., Ltd. MLOpsとは、この図の全域または一部であり、明確な定義はない この図にないものも今後MLOpsと呼ばれるかもしれない MLOpsとは 7 MLOpsの文脈で見聞きしたことがある要素 MLの本丸 説明 本番化 モデル開発 データ準備 生 成 収 集 正解 ラベル 付け (アノテーシ ョン) 特 徴 量 変 換 モデル推定 オンライン 推論機 デ プ ロ イ 実験管理 バッチ 推論機 学習 データ 分散処理・ハードウェア(GPU) 特徴量 ストア モデル 監視 精度監視 性能 評価 開発ツール ノートブック 説明可能性 Explainability データ ドリフト監視 ハイパー パラメータ チューニング 前 処 理 パイプライン (ワークフロー管理) バージョン管理 コンテナ管理 特徴量 ストア 分析ツール デバッガ
  • 8. Mobility Technologies Co., Ltd. ITベンダは自社製品にMLOpsの謳い文句をつけるが、カバー範囲がバラバラ 例えば Amazon SageMakerはかなり広い範囲をカバーしている ITベンダにとってのMLOps 8 https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/
  • 9. Mobility Technologies Co., Ltd. 他にも広い範囲をカバーしているツールはある (「エンドツーエンド」とよばれることもある)  有名どころ  AWS SageMaker  Kubeflow ( Kubeflow Pipelines )  TensorFlow Extended(TFX)  その他  GCP AI Platform, Azure AI, MLflow, DataRobot MLOps, ABEJA... これらのツールによくある機能  モデル推定、モデル管理、デプロイ、オンライン推論、バッチ推論 これらのツールでも珍しい機能  アノテーション、 特徴量ストア、ハイパーパラメータチューニング、実験管理 ITベンダにとってのMLOps 9
  • 10. Mobility Technologies Co., Ltd. 一部に特化するツールもある MLOps Toysというページで多数紹介されている  7つの分類「データバージョニング」「学習オーケス トレーション」「特徴量ストア」「実験管理」「モデ ル提供」「モデル監視」「説明可能性」 例  Aporia:データ監視  Aim:ハイパーパラメータ管理、実験管理  BentoML:デプロイ、監視  Bodywork:kubenetesへのデプロイ  Butterfree:特徴量ストア ITベンダにとってのMLOps 10 https://mlops.toys/
  • 11. Mobility Technologies Co., Ltd.  2019年開催の「ML Ops NYC19」  発表内容は多岐にわたっていた  例  Uber  Tensorflow ExtendedではなくApache Sparkを採用してパイプラインを作った話  https://www.youtube.com/watch?v=u2fs95L5BwI  Netflix  データサイエンティストに優しい機械学習フレームワーク「METAFLOW」  紹介ブログ: https://lab.mo-t.com/blog/andonlabo-mlops-nyc19  Walmart  機械学習プロジェクトの実態と、「人」「技術」「プロセス」の3つにフォーカスしたベストプラ クティス MLOpsのカンファレンス 11 詳細はMoTのテックブログ参照 ML Ops NYC 19 & Strata Data Conference 2019 NewYork 注目セッションまとめ
  • 12. Mobility Technologies Co., Ltd.  今まさに開催中の「MLOps World」  相変わらずセッションの内容は多岐にわたる MLOpsのカンファレンス 12 →Kubeflowの話 →Kubeflowの話 →データの監視の話 →監視やモデル説明可能性の話 →デプロイメントの話 →Pythonライブラリの話 https://mlopsworld.com/
  • 13. Mobility Technologies Co., Ltd. MLOpsという言葉から本番化や運用といったイメージを受けるが、実態は違う MLOpsは、機械学習システムにおいて、 モデル推定以外のやることの全体または一部を表しており、 明確な定義はない ITベンダの出すMLOps製品は、全体をカバーしているものもあれば、 一部に特化しているものもある MLOpsカンファレンスの発表内容は、ツールから人材まで多岐にわたる まとめ 13
  • 14. Mobility Technologies Co., Ltd. MLOpsといわれたら 「MLOpsのどの辺?」 と聞き返すようにしよう まとめ 14