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
ハノーバーメッセ2025座談会.pdf
iotcomjpadmin
0
150
菸酒生在 LINE Taiwan 的後端雙刀流
line_developers_tw
PRO
0
1.1k
AIにどこまで任せる?実務で使える(かもしれない)AIエージェント設計の考え方
har1101
3
1.3k
Workflows から Agents へ ~ 生成 AI アプリの成長過程とアプローチ~
belongadmin
3
170
キャディでのApache Iceberg, Trino採用事例 -Apache Iceberg and Trino Usecase in CADDi--
caddi_eng
0
170
Oracle Cloud Infrastructure:2025年6月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
2
140
JSX - 歴史を振り返り、⾯⽩がって、エモくなろう
pal4de
3
1.1k
2年でここまで成長!AWSで育てたAI Slack botの軌跡
iwamot
PRO
2
250
Абьюзим random_bytes(). Фёдор Кулаков, разработчик Lamoda Tech
lamodatech
0
280
Кто отправит outbox? Валентин Удальцов, автор канала Пых
lamodatech
0
280
Definition of Done
kawaguti
PRO
6
460
初めてのAzure FunctionsをClaude Codeで作ってみた / My first Azure Functions using Claude Code
hideakiaoyagi
1
180
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
920
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
490
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.8k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
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