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この記事は「Eureka Advent Calendar 2021」の16日目の記事です。 Hello! 世界！MLエンジニアのsugikiです。 2021年ももう終わりますね。急に寒くなってきたので急に年末感がでてきました。 うちの犬もかまくらのハウスで丸くなりなかなか出てこなくなりました。 私は、普段はユーザが接するMLサービス全般に関わる業務に従事しています。今回は、GCPでMLOpsを導入したサービス事例や苦労した点について紹介したいと思います。 全体の構成今回は、検索やレコメンドでのリランキングサービスを例に構成を紹介したいと思います。機械学習を使ったリランキングはlearning-to-rank (LTR)と呼ばれるタスクでアカデミックでも研究が盛んに行われています。 一般的には、以下のように、検索エンジンやベクトル類似度など比較的軽量な処理でcandidate generat
Amazon Web Services ブログ マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 この投稿は株式会社ブレインパッドのエンジニアである 小杉 知己 氏に、自社で取り組まれた機械学習のための CI/CD パイプライン構築についてご紹介頂き、AWS 社員と共著したものとなります。 はじめに 機械学習 (ML) のビジネスにおける活用はますます加速しています。しかし、MLプロジェクトの初期段階における概念実証 (PoC) フェーズを乗り越え、MLを本番環境において運用するには多くの課題があることが知られています。例えば、運用中のデータの質の変化に対応するためにMLモデルの再訓練を行う必要が出てきたとき、さまざまなモデルのバージョンをいかに管理するかが課題となります。また、作ったモデルの本番適用可否の判断を効率的に行うためにはライフサイクルの管理が必要となりま
Azure Machine Learning + MLflowで実験管理とモデル管理をしつつ機械学習モデル開発をする話 - Qiita
本記事は「求ム！Pythonを使ってAzureで開発する時のTips！【PR】日本マイクロソフト Advent Calendar 2020」の17日目の記事です。空いていた枠に後日投稿しました。 Azure Machine Learning という機械学習周りの広い範囲をカバーするサービスがあります。Azure Machine Learning はデータセット管理からモデルの開発、実験の管理、モデルの管理、デプロイまで、機械学習モデルの開発に必要なほぼほぼ全ての工程をこなすことができるサービスですが、本記事ではAzure Machine Learning の機能の一部、実験管理とモデル管理部分をインターネットに接続可能な任意の Python 開発環境と組み合わせる方法を検証しつつ紹介します。 ただし、Azure Machine Learning の機能を素の状態では使用しません。最も広く使
Google Cloud launches Vertex AI, unified platform for MLOps | Google Cloud Blog
Google Cloud unveils Vertex AI, one platform, every ML tool you need Today at Google I/O, we announced the general availability of Vertex AI, a managed machine learning (ML) platform that allows companies to accelerate the deployment and maintenance of artificial intelligence (AI) models. Vertex AI requires nearly 80% fewer lines of code to train a model versus competitive platforms1, enabling dat
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ～画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介～（映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
GitHub - cvpaperchallenge/Ascender: Accelerator of Scientific Development and Research. A project template developed by XCCV group of cvpaper.challenge.
Ascender (Accelerator of SCiENtific DEvelopment and Research) is a GitHub repository template for research projects using Python as a developing language. The following features are pre-implemented to accelerate your development: Container: Use of Docker reduces development environment dependencies and improves code portability. Virtual environment / package management: Package management using Po
スライド概要 「第27回 MLOps 勉強会」で発表した内容になります。 https://mlops.connpass.com/event/270245/ 社内で利用されている全社共通レコメンドプラットフォームでのモデル開発の効率化や品質向上に関するMLOpsの取り組みの紹介
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
![Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ea026dd0c776a3fb1c2abc7cb26ed7747125ecd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fneptune.ai%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2Fblog_feature_image_008809_5_4_4_3.jpg)
Working as a core maintainer for PyTorch Lightning, I've grown a strong appreciation for the value of tests in software development. As I've been spinning up a new project at work, I've been spending a fair amount of time thinking about how we should test machine learning systems. A couple weeks ago, one of my coworkers sent me a fascinating paper on the topic which inspired me to dig in, collect
最終更新日： 2021年12月13日 ※本稿は、MNTSQ株式会社による寄稿です。 今、機械学習の実用性が注目され、さまざまな分野で機械学習の活用可能性が広がっています。あわせて、ピンポイントではなく、幅広い分野で長期的で安定的に機械学習のモデルを開発・運用できるようにMLOpsへの注目が高まっています。 MLOpsでは、機械学習システムの開発や運用にまつわるさまざまな困難を解消するべく、機械学習システムの運用がしやすい開発基盤づくりが目指されています。一方で、このMLOpsには明確な定義はなく、さまざまな要求に応える技術がMLOpsの名の下に乱立している状況です。 この記事では、MLOpsの導入を検討する際に押さえておきたいポイントを5つに分けて紹介します。 ポイント① MLOpsを理解する｜その1：DevOpsとMLOps MLOpsは、DevOpsを元にした表現で、MLOpsの多くの
CCSE 2019登壇 https://ccse.jp/2019/
著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに 機械学習システムを継続的に運用するための取り組みとしてMLOps (Machine Learning Operations)が注目を集めています。MLOpsの運用サイクルの1ステップとして、機械学習を利用したいシステムに対して、機械学習モデルを用いた予測機能を提供するサービング（Serving）があります。 サービングは、データサイエンティストが作成した機械学習モデルを本番環境へ導入する際に、必ず求められる要件です。本投稿では、機械学習システムの全体像とサービングの位置づけ、およびサービングシステムの構成を紹介します。 機械学習システムの全体像 MLOpsを考慮した機械学習システムの例を以下の図に示します。 図の機械学習システムは、下記5つのサブシステムから構成されます。 1. データ整備システム データ整備システムでは、機械学習に必要な
はじめに 株式会社 RetailAI X Advent Calendar 2022 の 8 日目の記事です。 昨日は@tanabe_shogoさんの『Node.jsを使って、BigQueryからデータを取得するWebAPIを作る』でした。 本日は ML エンジニアの@atsukishが担当します。普段は機械学習モデルの開発以外にも、機械学習モデルの安定的な開発・運用基盤である MLOps の開発も担当しております。MLOps については以下の弊社テックブログでわかりやすい解説がありますので、こちらも参照ください。 機械学習モデルを安定的に開発・運用していくためには、MLOps のような機械学習向けの運用基盤が必要となります。次の図に示すように MLOps において機械学習モデルのアルゴリズムに該当するソースコード（ML Code）はごく一部であり、必要となる周辺要素は膨大で複雑です。ML
MLOps is Not Enough The Need for an End-to-End Data Science Lifecycle Process If you've ever worked on (or with) a data science team, you know that consistently delivering value can be frustrating (to put it nicely). There are so many places where things can go wrong and projects can fail. It has almost become a cliché to talk about the high failure rates of data science projects. However, given t
Towards MLOps: Technical capabilities of a Machine Learning platform
Table of contentsIntroduction 1.1 The workflows of data science and software development are different 1.2 The ML pipeline has to include Continuous Training 1.3 Model driftFeature Store 2.1 Centralised data access 2.2 Data Versioning 2.3 Data pipelines 2.4 Data labeling 2.5 Feature repository and data discoveryTraining pipeline 3.1 Model and experiment management 3.2 Pipeline orchestration 3.3 Au
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) の統合された機械学習プラットフォームである Vertex AI を解説します。 Vertex AI とは AutoMLとは Vertex AI における AutoML AutoML を使用したモデル作成 AutoML によるトレーニングの料金 カスタムトレーニング カスタムトレーニングを使用したモデル作成 カスタムトレーニングの料金 トレーニング方法の選択 モデル作成、予測に使用するツール Datasets Training Vertex AI Model Registry Endpoints Batch predictions Vertex AI に統合されたその他のツール Vertex AI Workbench Vertex AI Feature Store Vertex AI Labeling task
MicrosoftのMLOpsホワイトペーパー「Breaking the Wall between AI and DevOps with MLOps」要点まとめ - 肉球でキーボード
Breaking the Wall between AI and DevOps with MLOps microsoftの公式GitHubアカウントにMLOpsというレポジトリがあります。 その中に、MLOps whitepaper.pdfというファイルがあり、各章の要点をまとめました。 MLOps/MLOps whitepaper.pdf at master · microsoft/MLOps · GitHub gitのcommit履歴を見るに、2019年10月に公開されたドキュメントです。 ※注意 GitHubからPDFファイルをダウンロードすると執筆時のレビューコメントがある状態なので、本ドキュメントを正式なホワイトペーパーと捉えて良いか不明です。 2024年現在、他にMLOpsに関するホワイトペーパーとしての位置付けのドキュメントがmicrosoftから出ていないので、暫定的に本ド
はじめに はじめまして、機械学習エンジニアリングチームのsugasugaです。 今回の記事では、弊チームが管理するMLOps基盤の技術選定や構成内容を紹介させていただきます。 背景 ピクシブ株式会社はさまざまなサービスがありますが、イラスト投稿SNSであるpixivのサーバーはオンプレミスで動いています。 これまでは、GCP上でモデルの学習やバッチ推論を行い、データをオンプレミスに同期した上でレコメンドを提供していました。 しかし、最近になって新たにリアルタイムで推論する機能の必要性が生じました。 当初は、これまで通りオンプレミスでの推論基盤の構築を検討しましたが、マシンの新規調達が難しい状態でした。また、搭載されるアプリケーションの数が将来的に変動する可能性があったり、トラフィック数が予測できないという状態でした。 そのため、必要なリソースを必要なタイミングで確保できる形態の方が好ましい
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する｜piqcy
機械学習プロジェクトの約80%が失敗するのは伊達ではないと実感したが、現実に負けないワークショップに挑戦する ML Enablement Workshop は、プロダクト開発チームが課題解決に機械学習を使えるようになるためのワークショップです。本記事では、本格的にワークショップを提供し3カ月で得られた知見と、4/20・4/21 に開催された AWS Summit で発表した(※)改善版のポイントについて紹介します。 タイトルの通り初版から改善版に至るにいろいろな実感困難がありました。本記事でその内容に触れますが、機械学習プロジェクトに関わったことがある方なら「あるある」「そうそう」とうなずいていただける点も多いと思います。そうした困難について、改善版ではどう打ち手を取ったのか知って頂くことで、議論や発想のきっかけにしていただければ幸いです。 ML Enablement Workshop は
GitHub - DeNA/nota: Web application for image and video labeling and annotation
Nota is a web application that allows to label and annotate images and videos for use in machine learning. It was created by DeNA Co., Ltd in 2017. It was realeased as Open Source in March 2021. Multiple backends for images and video sources Local Filesystem (mainly used for development) S3 bucket Customizable annotations using JSON templating language Points, binding boxes, polygon annotation in
データ品質をコード化！ LINEヤフーのMLOpsを最適化する "ACP Data Quality" の紹介
第7回Data-Centric AIの登壇資料です。 発表者： 古川新 発表内容： エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向上するACP Data Qualityというマネージドサービスを提供しています。このセッションでは、一貫性のあるデータ品質管理を実現するための中核的機能の1つであるDQML（データ品質モデル言語）によるデータ品質のコード化の取り組みについて紹介します。
ml-ops.org
Machine Learning Operations With Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps), we want to provide an end-to-end machine learning development process to design, build and manage reproducible, testable, and evolvable ML-powered software. Being an emerging field, MLOps is rapidly gaining momentum amongst Data Scientists, ML Engineers and AI enthusiasts. Following this trend, the Conti
アンドパッドのデータ部でデータ基盤や機械学習基盤の開発・運用をしている須貝です。冷やし中華が美味しい季節になりましたね。 先日、アンドパッドで初めて機械学習をプロダクトに組み込むことができました。プレスリリース も出すことができましたので、この記事ではこちらについて紹介します。 豆図AIキャプチャーとは 工事の際に、証拠資料としての工事写真を残す際に、工事状況を明記した黒板というものを使っています。この黒板の中に挿入する、補足情報となる図を豆図と呼びます。下図は黒板と豆図のサンプルです。 黒板と豆図 今回の開発した背景 配筋検査において、検査箇所の黒板に配筋リストの豆図を記載する必要があります。従来では設計図から豆図に該当する箇所を1つずつ手作業で保存していました。マンションやオフィスビルなど大型建築物の施工においてはとても手間がかかるため、 ANDPAD 黒板 の機能として、設計図から該
【開催報告 & 資料公開】AWS AI/ML サービス事例祭り ～最新アップデートとお客様活用事例をまとめてご紹介～ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告 & 資料公開】AWS AI/ML サービス事例祭り ～最新アップデートとお客様活用事例をまとめてご紹介～ アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習ソリューションアーキテクトの卜部です。2022年6月2日にオンラインで開催されたAWS AI/ML サービス事例祭りでは、AWS の AI/ML サービスを活用いただいている日本のお客様から、Amazon SageMaker およびAWS AI サービスの活用事例をご紹介いただきました。まずは、AWS田原よりAWSのAI/MLサービスの最新アップデートをご紹介いたしました。その後、各講演者様にご登壇いただき、AI/ML で解決したいビジネスの課題からAI/ML サービス活用のコツまで、幅広いトピックでお話いただきました。 「AWS AI/ML サービスアップデート」[Sli
Cloud AI Platform Pipelines now available in beta | Google Cloud Blog
When you're just prototyping a machine learning (ML) model in a notebook, it can seem fairly straightforward. But when you need to start paying attention to the other pieces required to make a ML workflow sustainable and scalable, things become more complex. A machine learning workflow can involve many steps with dependencies on each other, from data preparation and analysis, to training, to evalu
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TL;DR リモートワークでより一層作業ログを残すのは重要になったが、Jasper での管理がめちゃくちゃ捗る 分析系のタスクは SQL クエリだけだと情報が不十分なことが多く、作業ログに過程を残しておくと便利 チームで同じように作業ログを残しておくと作業追いやすいしコメントとかも随時入れられるのでよい リモートワークがメインになって久しいが、リモートワークはスッとお布団で昼寝とかできたりして最高なので、今後もこれが自分の標準的な働き方になる（少なくとも必要な時はいつでもリモートで働けるようにする）という感じがする。 リモートワークがメインになって色々と変わったけど、その中でもこのエントリでは作業ログを残すことについて、いま自分（もしくはチーム）がどういう感じでやっているかを残しておこうと思う。 リモートワークになって作業ログを残す重要性はより一層高まった。 社内 wiki に日報を書くと
本連載では、リクルートでデータエンジニアとして社内のデータ活用基盤の構築に携わりデータ活用を推進してきた宮井と、データサイエンティストとして分析業務や機械学習システムの開発に取り組んできた秋庭が、どのような機械学習基盤を内製してきたのか詳しく紹介していきます。 筆者らが所属するリクルートは、企業と人（B2C）、企業と企業（B2B）、人と人（C2C）、全ての間に立ち、双方にとって最適なマッチングを図る「場」を提供しています。 このようにリクルートは複数のサービスを展開しているのが特徴です。さまざまな規模のサービスがあり、蓄積されるデータのサイズも異なります。 クラウドネイティブを志向する理由 さまざまな規模のサービスを提供、運用していくに当たって最適なコストで機械学習基盤を構築しようとすれば、それぞれのサービスが要求する性能に合わせた柔軟なスケーリングが欠かせません。また事業のビジネス要件か
はじめに この記事はCourseraのコース「Introduction to Machine Learning in Production」を受講し、要点をまとめたものです。そのため、人に読んでもらうということよりは、自分で後で見返したときに思い出すことを目的とした記事なので、誤りや見づらい点がございましたらどうぞ遠慮なくご指摘頂ければ幸いです。 本記事では、機械学習システムをデプロイする際のユースケースやケースに応じたデプロイパターンについて解説します。 ここでは3種類のデプロイパターンについて紹介されています。 シャドーモード カナリアデプロイ ブルーグリーンデプロイ それぞれについて詳しく見ていきます。 シャドーモード 下図は教材動画から転載したものです。教材ではスマートフォン製造過程における検査業務のシステム化を例にしてます。 このデプロイ方法では、初期段階では機械学習モデルの出力
※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
GitHub - evidentlyai/evidently: Evaluate and monitor ML models from validation to production. Join our Discord: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b
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CIU Tech Meetup #1 (https://cyberagent.connpass.com/event/283317/) で発表した資料です。
はじめに 皆さんの組織では、Feature Storeを使っているでしょうか。 AIや機械学習をしていると、MLOPsとセットでFeature Storeについて様々なメリットを謳う記事を見るのですが、データサイエンティストをしている知人に聞いても、実はあまり使っていない・導入を考えたけど止めたという人が多いように思います。（私の周りだけかもしれませんが） よく、Feature Storeのメリットとして「特徴量を共有できる」ということが挙げられるのですが、大企業でデータサイエンティストが多数いる環境であればまだしも、中小企業やベンチャー企業にとっては、データサイエンティストの数が限られている（または1人しかいない）ので、そこまでそのメリットが見えないことが、導入につながっていない要因かもしれません。 しかし、実際に試してみると、それ以上のメリットがあるのではと思えてきました。 そこで、改
Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod
UPDATE (February 27, 2020): I thank everyone for the interest, questions and suggestions during ScaledML 2020 poster session. The poster PDF is available for download here. In the coming days I will be updating this blog post with the most recent version of the k8s manifests we use for training. At Rosebud AI we invent new tools for authoring and editing visual content. We combine established comp
ml-system-design-pattern/README_ja.md at master · mercari/ml-system-design-pattern
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はじめに こんにちは、テクノロジー戦略室の新城です。私は2022年6月に中途入社し、入社してまだ半年ですがMLOpsの推進という仕事を担当しています。 現在レバレジーズではレバテックダイレクトの求人マッチ度判定のような、レコメンドシステムを多くのサービスで活用しています。 一方で機械学習モデルを本番運用したはいいが、データサイエンティストがモデルの改善フローを回しにくく、再トレーニングしたモデルのデプロイが頻繁にできないといった問題が顕在化してきました。 そこで、今回は社内営業支援ツールにおいてMLOpsを導入し実際にデータサイエンティストがモデルの改善プロセスを回せるようになったその事例を紹介できればと思います。 背景 レバレジーズのMLシステムはMLOps レベル0と言われる状態に近く、データサイエンティストがモデルを作成し、プロダクトへモデルを一度組み込むとその後の改善は行いにくく、
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機械学習エンジニアが意識している副業でも活かせる上流工程での経験値とは | Offers Magazine
オンライン機械学習サービスとしてGCP Vertex AIのMLOpsを導入した話
マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 | Amazon Web Services
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ヤフーの全社共通レコメンドプラットフォームでのMLOpsの取り組み #mlopsコミュニティ | ドクセル
MLOps Landscape in 2024: Top Tools and Platforms
Effective testing for machine learning systems.
MNTSQがMLOpsを成功させる5つのポイントを解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
What we need for MLOps
MLOpsの概要と機械学習モデルのサービングシステム - Qiita
【MLOps】Vertex AIによるモデルモニタリングサービスの構築 - Qiita
MLOps is Not Enough
Vertex AI を徹底解説！ - G-gen Tech Blog
ピクシブにおけるMLOps基盤の技術選定と構成 - pixiv inside
ML Pipeline Architecture Design Patterns (With Examples)
MLOpsはじめました - ANDPAD Tech Blog
Google Cloud Webinars
Jasper による（データ分析系）タスクの作業ログ管理
リクルートのエンジニアが詳説、クラウドネイティブな「機械学習基盤」を内製した理由
機械学習のプロダクト開発におけるデプロイパターン - Qiita
MLOps 基盤の主な要件 | Google Cloud 公式ブログ
https://www.uber.com/en-DE/blog/scaling-ai-ml-infrastructure-at-uber/
Evolving ML Platform with OSS Upstream Community
Feature Storeについて考える：（中小企業にとっての）意義は何なのか？
データサイエンティストの皆さん不安よな。MLOps動きます。 - Leverages Tech Blog
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