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
フリーランスだらけの ML基盤開発 / ML Infra Development with F...
Search
Kengo Miyakawa
December 12, 2019
Technology
3
2.8k
フリーランスだらけの ML基盤開発 / ML Infra Development with Freelance
Kengo Miyakawa
December 12, 2019
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
いまさら聞けない ABテスト入門
skmr2348
1
210
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
3.9k
pprof vs runtime/trace (FlightRecorder)
task4233
0
170
小学4年生夏休みの自由研究「ぼくと Copilot エージェント」
taichinakamura
0
490
How to achieve interoperable digital identity across Asian countries
fujie
0
120
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
130
o11yで育てる、強い内製開発組織
_awache
3
120
Trust as Infrastructure
bcantrill
0
350
PLaMo2シリーズのvLLM実装 / PFN LLM セミナー
pfn
PRO
2
1k
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
150
【Oracle Cloud ウェビナー】クラウド導入に「専用クラウド」という選択肢、Oracle AlloyとOCI Dedicated Region とは
oracle4engineer
PRO
3
120
多様な事業ドメインのクリエイターへ 価値を届けるための営みについて
massyuu
1
390
Featured
See All Featured
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.7k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
232
18k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
10k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
40k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.6k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
53
9k
Transcript
ϑϦʔϥϯεͩΒ͚ͷ MLج൫։ൃ ٶ݈ޗ @MLPP#5 2019/12/12 1
ٶ ݈ޗ (@N30nnnn) ࣗݾհ • ܦӦֶ - ౷ܭֶઐ߈ • ݸਓࣄۀओ
• σʔλੳ → ը૾ܥML → EM + MLOps • ݱࡏ2ࣾͰ MLOps 2
৬ྺ • ࠂཧళ (σʔλੳ) • ਓೳडୗ։ൃ1 (ML) • ਓೳडୗ։ൃ2 (ML,
EM) • (ݱ৬) גࣜձࣾΫϥϏε (MLOps, EM) ᵋ ձܭܥը૾ॲཧ • (ݱ৬) גࣜձࣾϨΞδϣϒ (MLOps) ᵋ ΦϯϥΠϯӳձ EM: HowͱWho EM: HowͱWho 3 ※ڐՄΛड͚ͯެ։ ※2019/12 ݱࡏ
MLνʔϜͷϝϯόʔߏ • (ݱ৬) גࣜձࣾΫϥϏε (MLOps, EM) ᵋ ձܭܥը૾ॲཧ • (ݱ৬)
גࣜձࣾϨΞδϣϒ (MLOps) ᵋ ΦϯϥΠϯӳձ ਖ਼ࣾһ: 2ਓ ϑϦʔ: 7ਓ ਖ਼ࣾһ: 2ਓ ϑϦʔ: 5ਓ 4 ※ڐՄΛड͚ͯެ։ ※2019/12 ݱࡏ
Agenda • ࠷ۙ࡞͍ͬͯΔϓϩμΫτͷߏ • Fargateϕʔε • EKSϕʔε • ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍ϓϩδΣΫτͷΈ •
ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • ઐྖҬͷҧ͍ • ͞ΕͨMLίʔυཧ • ߨͨ͡ղܾࡦ • ΠϯλʔϑΣʔεͷపఈ - ؔ৺ͷ 5
Fargateͷࣄྫ 6
ϓϩμΫτ: Fargate - ਪڥ • 1API - 1ϦϙδτϦ • gitflowͰ
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυͱ devσϓϩΠCircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 7 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 8 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 9 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 10 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 11 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
EKSͷࣄྫ 12
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 13 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 14 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 15 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 16 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
• ͳΔ͘γϯϓϧͳ࡞Γ • δϣΠϯίετݮ • ຊ࣭తͳ։ൃʹઐ೦ • ҰํͰͳΔ͘Ϟμϯʹ • ৽͍ؒ͠ʹདྷͯͨ͘Ίͷڥ࡞Γ
17
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ 18 • ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • ઐྖҬͷҧ͍ • ͞ΕͨMLίʔυཧ
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ1 • ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • 3ϲ݄, 6ϲ݄Ͱ͍ͳ͘ͳΔ͜ͱ • ࠾༻ଆ߹ɾΤϯδχΞଆ߹ ΩϟονΞοϓͷ͕࣌ؒπϥ͍ 19
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ2 • ઐྖҬͷҧ͍ • ඞͣ͠ML / αʔόʔαΠυ྆ํͷ͕ࣝ༗ΔΘ͚Ͱͳ͍ • αʔόʔαΠυͷ͠͞(e.g. APIपΓ,
ฒߦॲཧ) • MLͷ͠͞(e.g. ੑೳࢦඪ, Train,Validation,Test…) • ඇઐྖҬʹੵۃతͱݶΒͳ͍ ίϛϡχέʔγϣϯίετ͕πϥ͍ 20
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ3 • ͞ΕͨMLίʔυཧ • લఏͱ͞ΕΔσΟϨΫτϦߏ / ਖ਼ղϥϕϧܗࣜ • ୯ҰͷࣈԽͮ͠Β͍ੑೳධՁ MLͷཧ͕πϥ͍
21
ΠϯλʔϑΣʔεͷపఈ 22
ؔ৺ͷ • Pythonʹଘࡏ͠ͳ͍ΠϯλʔϑΣʔε • σʔλͷࡏΓॲμϯϩʔυͳͲʹؔ༩ͨ͘͠ͳ͍ML • Ϟσϧͷൺֱํ๏લॲཧޙॲཧͳͲʹؔ༩ͨ͘͠ͳ͍αʔό • ͞Εͨίʔυͷ࣮ଶѲΛ؆ૉԽ͍ͨ͠ཧऀ ΠϯλʔϑΣʔεΛݻΊͯίϛϡχέʔγϣϯΛݮΒ͢
23
e.g. ਪఆॲཧͷ߹ 24 αʔόʔαΠυ ML
e.g. ਪఆॲཧͷ߹ 25 αʔόʔαΠυ σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β ฦ٫࣌ͷܗΛ αʔό͔Β ML σʔλͷॴࡏΛML͕
ؾʹ͢Δඞཁ͕ͳ͍
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ 26 ݺͼग़͠
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β ੑೳൺֱͷ
Ϟσϧબͷ໌ࣔ 27 Ϟσϧաڈใͷॴࡏ, औಘ,هΛ Ϟσϧաڈใͷॴࡏ, औಘ,هΛ
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ ࠶ֶश༻σʔλϕʔε •ը૾ྨςʔϒϧ •จࣈྻݕςʔϒϧ •OCRςʔϒϧ •……
நԽ 28
• ݸʑਓͷઐྖҬੌ͍ • ϑϦʔϥϯεͷੜ໋ઢ • ؔ৺֎ʹؔ༩ͯ͠ΒΘͳͯ͘ྑ͍ߏ • ҟͳΔઐؒͰͷίϛϡχέʔγϣϯݮ͠ෛ୲ݮ • αʔόʔαΠυͷΈͳΒͣMLϑϦʔϥϯεͰՄೳʹ
29 ·ͱΊ