入門 Kubeflow ~Kubernetesで機械学習をはじめるために~ (NTT Tech Conference #4 講演資料)NTT DATA Technology & Innovation
![GOの機械学習システムを支えるMLOps事例紹介](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/342865320860fdf605ec0be38b43d83aa50083ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F202107tier4motmeetup-210708010056-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
PythonのPipelineパッケージ比較:Airflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXPythonワークフローデータサイエンスPipelineETL この記事では、Open-sourceのPipeline/Workflow開発用PythonパッケージのAirflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXを比較します。 この記事では、"Pipeline"、"Workflow"、"DAG"の単語はほぼ同じ意味で使用しています。 要約 👍: 良い 👍👍: より良い 2015年にAirbnb社からリリースされました。 Airflowは、Pythonコード(独立したPythonモジュール)でDAGを定義します。 (オプションとして、非公式の dag-factory 等を使用して、YAML
はじめにこんにちは、Strategic AI Group(SAIG)の山野です。 今回は、機械学習の実験管理をテーマにMLflowについて紹介します。 1. 実験管理の必要性モデル開発では、様々な条件で大量の実験を時には複数人で回していくことがありますが、徐々に管理し切れなくなり、後から(必要に迫られて)もう一度その実験を再現しようと思ってもできなくて困る、ということがあります。 つまり、実験が終わって数ヶ月後に「あの実験てどういう条件で実施してどういう結果出たんだっけ?+再現できる?」と聞かれても困らない状態を作れれば良いです。PoCが終わってプロダクション化のフェーズで、PoCの実験について確認されるケースが意外とあったりします。 管理すべき情報は、前処理・学習・評価それぞれで以下があります。 前処理 元データ <-> 前処理コード <-> 加工済データ 学習 加工済みデータ(学習用)
MLflow は MLOps に関連した OSS のひとつ。 いくつかのコンポーネントに分かれていて、それぞれを必要に応じて独立して使うことができる。 その中でも、今回扱う MLflow Models は主に学習済みモデルやパイプラインの取り回しに関するコンポーネント。 MLflow Models を使うことで、たとえば学習済みモデルの Serving やシステムへの組み込みが容易になる可能性がある。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.6 BuildVersion: 19G73 $ python -V Python 3.8.5 $ pip list | egrep "(mlflow|lightgbm|scikit-learn)" lightgbm 3.0.0 mlflow 1.11.0 sc
MLOpsという言葉からは運用という印象を受けますが、MLOps製品の機能やMLOpsカンファレンスの発表内容をみると、印象とは異なります。本スライドではなぜMLOpsがバズワードなのか紹介しますRead less
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
What is CML? Continuous Machine Learning (CML) is an open-source CLI tool for implementing continuous integration & delivery (CI/CD) with a focus on MLOps. Use it to automate development workflows — including machine provisioning, model training and evaluation, comparing ML experiments across project history, and monitoring changing datasets. CML can help train and evaluate models — and then gener
著者のHarshit Tyagi氏はインド・デリー在住のデータサイエンスを教えるインストラクターで、AINOW翻訳記事『ほぼすべての機械学習プロジェクトのためのタスクチートシート』の著者でもあります。同氏がMediumに投稿した記事『MLOpsとは何か – 始めるために知っておくべきすべてのこと』では、MLOpsが入門者向けに概説されています。 Tyagi氏によれば、MLOpsとはMachine Learning(機械学習)とソフトウェア開発におけるDevOpsが結合して誕生した造語です。この用語は、機械学習システム構築の需要が高まるにつれて、機械学習モデルのコーディングに加えて、学習データの収集やシステム・メンテナンスといった周辺業務が不可欠になった結果、機械学習版のDevOpsが必要になったために考案されました。 MLOpsでは、以下のような7つの業務の遂行が求められます。 ビジネス目
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
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、
解説すること Amason SageMakerの一番最初の基礎事項のチュートリアル 機械学習モデルの構築およびトレーニング、デプロイ with Amazon SageMaker 1行1行のコードの裏で何をしているのか Amason SageMakerを中心とした機械学習エコシステムのとっかかりのイメージ 解説しないこと SageMakerの全体像 SageMakerはマネージドな機械学習フレームワークであり、インスタンスの管理を極力不要しつつフレキシブルな機械学習の実行環境を手に入れることができます。 また、アノテーションのためのツールであるGroundTruth、MLパイプラインを組むためのSageMaker PipelinesなどMLの工程を効率化するさまざまなツールを提供しています。詳しくは下記のリンクを見てください。 https://aws.amazon.com/jp/sagema
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