Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Mercari ML Platform
Search
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
November 02, 2018
Technology
1
17k
Mercari ML Platform
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
November 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
See All by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
IoTデバイスでMLモデルを動かす技術
hnakagawa
0
180
Kanazawa_AI.pdf
hnakagawa
0
190
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例と プロダクトにおけるEdgeAI technologyの展望
hnakagawa
5
9k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド CCSE 2019 version
hnakagawa
0
320
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例
hnakagawa
6
29k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
hnakagawa
1
1.2k
mlct.pdf
hnakagawa
2
2.1k
機械学習によるマーケット健全化施策を支える技術
hnakagawa
0
240
メルカリのマーケット健全化施策を支えるML基盤
hnakagawa
10
9.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
いま注目しているデータエンジニアリングの論点
ikkimiyazaki
0
590
Pure Goで体験するWasmの未来
askua
1
180
英語は話せません!それでも海外チームと信頼関係を作るため、対話を重ねた2ヶ月間のまなび
niioka_97
0
110
GC25 Recap+: Advancing Go Garbage Collection with Green Tea
logica0419
1
400
バイブコーディングと継続的デプロイメント
nwiizo
2
410
それでも私はContextに値を詰めたい | Go Conference 2025 / go conference 2025 fill context
budougumi0617
4
1.2k
組織観点からIAM Identity CenterとIAMの設計を考える
nrinetcom
PRO
1
170
動画データのポテンシャルを引き出す! Databricks と AI活用への奮闘記(現在進行形)
databricksjapan
0
140
Trust as Infrastructure
bcantrill
0
320
20201008_ファインディ_品質意識を育てる役目は人かAIか___2_.pdf
findy_eventslides
0
120
「Verify with Wallet API」を アプリに導入するために
hinakko
1
230
Access-what? why and how, A11Y for All - Nordic.js 2025
gdomiciano
1
110
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.6k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
9
580
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.7k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
188
55k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.1k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
237
140k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.5k
Transcript
Mercari ML Platform
自己紹介 • Hirofumi Nakagawa(hnakagawa) • 2017年7月入社 • 所属はSRE • デバイスドライバ開発からフロントエ
ンド開発までやる何でも屋 • NOT MLエンジニア
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component ML platform architecture
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component
Container imageを自動でbuild。利用者がDockerfileを 書く必要は極力無いようにしてある Cluster Pipeline Engine CLI/Image builder Metrics Clusterリソースを管理し、container化されたData
Pipelineを実行する Prometheus使用している。ML modelに関するmetrics を取得
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component
前処理や分類器をContainer Pipelineで実行できるよう にコンポーネント化したもの Runner ML Component Mercari ML Component Training/Serving環境でcluster環境とlocal環境の差を
埋める データ・ソースやitem分類等、社内利用に特化したコン ポーネント
Container Based Pipeline
DataSource Image Text Preprocessing Image PV Picture Preprocessing Image PV
PV Estimator Image 全ての出力はPVに保存されキャッ シュとしても利用できる
Model Training & Serving Workflow
CI Training Cluster Job ・・・ Model Repository Job Job Serving
Cluster REST API TF Serving Faiss ・・・ 全てのModelが version管理 & image化されている
Serving Architecture
Mercari API Flask SK Model SK Model SK Model TensorFlow
Serving TF Model TF Model TF Model Virtual Service Basic serving API architecture
Streaming serving API architecture Flask SK Model SK Model SK
Model TensorFlow Serving TF Model TF Model TF Model Virtual Service Proxy
A/B Test Architecture
Model Service A Virtual Service Model Service B Mercari API
90% 10% Model API is activated by Istio
Common Problems of Model Serving
Huge model file vs container image • 巨大なMLモデルファイルをimageに含めるか否か • 含めないのであれば何処に配置するのか
• ポータビリティとロード時間のトレードオフ
Effective memory usage • 数GB程度のメモリを使用するのは普通 • プロセス毎にモデルをロードする必要がある環境は辛い • Copy on
Write(CoW)を利かす工夫が必要
In Progress
モデル評価と ReTrainingの自動化 モデル生成の 自動化 本番環境への自動 Deploy Architecture searchやHyper parameter optimization
によって簡単なモデル生成を自動化・簡素化 生成されたモデルを本番環境へ自動Deployし、最も良 いモデルが自動選択される 高度な自動化 運用中のモデルの評価/可視化、Re-Trainingを高度化・ 自動化する
ML Continuous Deployment Deploy Monitoring Evaluation Hyper parameter optimization Re-Training
リリース後も 精度監視・Hyper parameterチューニング・Re-training・Deployを自 動で行う
AutoFlow Feature Extraction Components Concatenation Components Classification Components Model Builder
Component Repository
In Future
Edge Device Democratization of AI Further Automation Future Plans
Edge Device • TensorFlow LiteやCore ML等Edgeサイドでpredictionを行える環 境が整ってきた • EdgeでのpredictionはUX上大きなメリットがあると考えている •
調査・研究を進めているので今後に乞うご期待?
Democratization of AI • 多くのモデルが求められている • MLエンジニア以外もモデルを作れるようにする • DataPlatformと合せて環境を整備する必要
Further Automation • 近い将来、数千〜のモデル運用を行う必要がある • さらなる高度な自動化が不可欠
None