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
2.9k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
Other Decks in Technology
See All in Technology
『止めない』を設計する — 制約の中で、事業の根幹を支える判断
hiroyaterui
0
190
リージョンの壁を越える、 ちょっと変わったAWSサービスの話
falken
PRO
0
240
Bet AI Day 2026丨Production-Ready AI Agents — エンタープライズの実務を任せるための設計と運用
layerx
PRO
3
2.1k
DMMブックスのNext.js化を加速させるAI活用 / Migrating DMM Books to Next.js with AI
kentarom
1
330
Genie Code ワークショップ 応用編 / Genie-Code-Workshop-advanced
databricksjapan
PRO
0
320
JAWS-UG初心者支部#88わいわい初心塾(夏休みの宿題やったかGit編)
otsuki
0
120
IoTハンズオンの舞台裏
shirouz
2
120
Nav2、Nav3 ... はたまた自作?〜 作って理解する Nav3 の設計意図 〜 / Nav2, Nav3 ... or Build Your Own? — Understanding Nav3's design intent by building it from scratch
yanzm
0
220
When Does a Local Qwen Start to Break
morshoto
0
170
AIエージェントを雇う前に決める5つのこと
knishioka
1
160
動画配信アプリでの Engage SDK 導入 — TVer Android が Play ストアにコンテンツを届けるまで
techtver
PRO
0
110
Guerilla InnerSource in enterprises, during the AI hype
onenashev
PRO
0
150
Featured
See All Featured
Faster Mobile Websites
deanohume
310
32k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
3k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
340
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.3k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
67k
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
360
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.9k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
450
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.9k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.2k
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