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
リブセンスでのMLシステム開発・運用と 研究・開発アシスタントの取り組み
Search
Livesense Inc.
PRO
August 02, 2019
Technology
2
2.3k
リブセンスでのMLシステム開発・運用と 研究・開発アシスタントの取り組み
2019/08/02
これからの開発チームのあり方を考える @ Sansan Innovation Lab
Livesense Inc.
PRO
August 02, 2019
Tweet
Share
More Decks by Livesense Inc.
See All by Livesense Inc.
データ基盤の負債解消のためのリプレイス
livesense
PRO
0
190
株式会社リブセンス 会社説明資料(報道関係者様向け)
livesense
PRO
0
850
26新卒_総合職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
2.4k
株式会社リブセンス会社紹介資料 / Invent the next common.
livesense
PRO
1
11k
26新卒_Webエンジニア職採用_会社説明資料
livesense
PRO
1
6k
中途セールス職_会社説明資料
livesense
PRO
0
150
EM候補者向け転職会議説明資料
livesense
PRO
0
67
コロナで失われたノベルティ作成ノウハウを復活させた話
livesense
PRO
0
180
転職会議でGPT-3を活用した企業口コミ要約機能をリリースした話
livesense
PRO
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
20241214_WACATE2024冬_テスト設計技法をチョット俯瞰してみよう
kzsuzuki
3
440
re:Invent 2024 Innovation Talks(NET201)で語られた大切なこと
shotashiratori
0
300
あの日俺達が夢見たサーバレスアーキテクチャ/the-serverless-architecture-we-dreamed-of
tomoki10
0
430
OpenAIの蒸留機能(Model Distillation)を使用して運用中のLLMのコストを削減する取り組み
pharma_x_tech
4
550
Fanstaの1年を大解剖! 一人SREはどこまでできるのか!?
syossan27
2
160
マルチプロダクト開発の現場でAWS Security Hubを1年以上運用して得た教訓
muziyoshiz
2
2.2k
Jetpack Composeで始めるServer Cache State
ogaclejapan
2
170
フロントエンド設計にモブ設計を導入してみた / 20241212_cloudsign_TechFrontMeetup
bengo4com
0
1.9k
5分でわかるDuckDB
chanyou0311
10
3.2k
終了の危機にあった15年続くWebサービスを全力で存続させる - phpcon2024
yositosi
0
180
サイバー攻撃を想定したセキュリティガイドライン 策定とASM及びCNAPPの活用方法
syoshie
3
1.2k
レンジャーシステムズ | 会社紹介(採用ピッチ)
rssytems
0
150
Featured
See All Featured
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
789
250k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
327
38k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
103
6.1k
Designing for humans not robots
tammielis
250
25k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
95
17k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
44
13k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
17
2.3k
Transcript
ϦϒηϯεͰͷMLγεςϜ։ൃɾӡ༻ͱ ݚڀɾ։ൃΞγελϯτͷऔΓΈ Shotaro Tanaka / @yubessy / Ϧϒηϯε ͜Ε͔Βͷ։ൃνʔϜͷ͋ΓํΛߟ͑Δ @
Sansan Innovation Lab
ࣗݾհ ాத ଠ / @yubessy • גࣜձࣾϦϒηϯε • ςΫϊϩδΧϧϚʔέςΟϯά෦ σʔλϓϥοτϑΥʔϜάϧʔϓ
• ࣄ • Ҏલ: σʔλੳج൫ (Livesense Analytics) ͷ։ൃɾӡ༻ • ݱࡏ: ػցֶशج൫ (Livesense Brain) ͷ։ൃɾӡ༻ • ژΦϑΟεۈ • ݚڀɾ։ൃΞγελϯτͷϝϯλʔ
͢͜ͱ • ػցֶशγεςϜͱͦͷ࣮ߦج൫ͷ։ൃɾӡ༻Λ͍ͯ͠ΔνʔϜ • ژΦϑΟεத৺ʹݚڀɾ։ൃΞγελϯτͱֶͯ͠ੜΞϧόΠτΛ࠾༻ • ͳͥΞγελϯτͷΈ͕͋Δͷ͔ɾͲΜͳࣄΛ͍ͯ͠Δ͔ • ۀ্ͲΜͳোน͕ଘࡏ͢Δ͔ɾͦΕΛͲ͏ࠀ͍ͯ͠Δ͔
Ϧϒηϯεͷڥ
ӡӦαʔϏε
৫ߏ • ࣄۀ෦ • ΞϧόΠτࣄۀ෦ (ϚοϋόΠτ) • స৬ձٞࣄۀ෦ (స৬ձٞ) •
ෆಈ࢈Ϣχοτ (Door ି, IESHIL) • ... • ԣஅ৫ • ςΫϊϩδΧϧϚʔέςΟϯά෦ • σʔλϓϥοτϑΥʔϜάϧʔϓ ← MLؔ࿈ͷνʔϜ͜͜ʹॴଐ • σʔλϚʔέςΟϯάάϧʔϓ • ΠϯϑϥετϥΫνϟάϧʔϓ • ωΠςΟϒΞϓϦάϧʔϓ
MLνʔϜɾMLج൫νʔϜ ࣾһ • MLΤϯδχΞ: 2໊ • MLج൫ΤϯδχΞ: 2໊ • શʹۀ͍ͯ͠ΔΘ͚Ͱͳ͘ɺॏͳΔ෦͋Δ
ΞϧόΠτ = ݚڀɾ։ൃΞγελϯτ • ژΦϑΟε: 4໊ • ౦ژΦϑΟε: 1໊
αʔϏεͱMLγεςϜ MLɾMLج൫νʔϜ͕֤αʔϏεʹ༷ʑͳMLγεςϜΛఏڙ • ϨίϝϯυΤϯδϯ → αΠτɾΞϓϦͳͲͰͷٻਓਪનʹར༻ • Ԡืɾ࠾༻ͳͲͷਪఆɾ༧ଌϞσϧ → ࠂग़ߘͳͲʹར༻
• όϯσΟοτπʔϧ → A/BςετͷޮԽʹར༻ ෳͷMLγεςϜΛগਓͷνʔϜͰ։ൃɾӡ༻Ͱ͖ΔΑ͏ • MLγεςϜΛߏཁૉ͝ͱʹղ͠ૄ݁߹Խ • ڞ௨ͷΠϯϑϥͰෳγεςϜΛӡ༻ ৄࡉ ࣄۀԣஅ৫ͰͷMLγεςϜ։ൃɾӡ༻ͱج൫ઃܭ Ͱ
MLγεςϜͷߏ MLγεςϜͷߏཁૉΛׂ͠ʮίϯϙʔωϯτʯͱݺΜͰ͍Δ • ਪનΞϧΰϦζϜ, લॲཧ, ݁ՌϏϡʔϫ ͳͲ͕֤ʑ୯Ұίϯϙʔωϯτ • ̍ίϯϙʔωϯτ =
̍ϨϙδτϦ = ̍ίϯςφΠϝʔδ ͷߏͰ౷Ұ ֤ίϯϙʔωϯτຖʹ ࣮ ʙ ςετ ʙ ϦϦʔε ͷαΠΫϧ͕݁ • ίϯϙʔωϯτຖʹαϯϓϧσʔλࣗಈςετΛඋ • ίϯϙʔωϯτͷಈ࡞ݕূʹඞཁͳͷ docker run ͚ͩ ٕज़໘ Argo Workflow ʹΑΔػցֶशϫʔΫϑϩʔཧ ࢀর
ݚڀɾ։ൃΞγελϯτ
֓ཁ ݚڀɾ։ൃΞγελϯτʢژΦϑΟεʣืूཁ߲ • ػցֶशɾσʔλΤϯδχΞϦϯά͓ΑͼͦΕʹਵ͢Δݚڀɾ։ൃ • िؒʙϲ݄୯ҐͷϛχϓϩδΣΫτܗࣜ • جૅతͳΤϯδχΞϦϯάεΩϧ +α Ͱ׆͔ͤΔٕज़͕͋Δ͜ͱ
• ʢવͳ͕Βʣֶۀ༏ઌ ≠ ৽ଔ࠾༻ • ͋͘·ͰۀΛ௨ͯ͡νʔϜɾαʔϏεʹߩݙ͢Δͷ͕త • ࠾༻తͰͷֶੜͷғ͍ࠐΈ͠ͳ͍ʢͪΖΜೖࣾͯ͘͠ΕͨΒخ͍͠ʣ
ۀ༰ ʮՌ͕ग़Δ͔Θ͔Βͳ͍͕ɺઓ͢ΔՁ͕͋Δʯ͜ͱ • ͬͯΈ͍͕ͨͯ͘͠खΛ͚ΒΕ͍ͯͳ͍ٕज़ݕূɾσʔλੳ • MLγεςϜͷิॿπʔϧʢσʔλ֬ೝɾϝτϦΫεऩूʣͷ։ൃ ۀܗଶ্ෆ͖ͳࣄආ͚Δ • ظݶ͕͋Δɾۓٸੑ͕ߴ͍ •
ࣦഊ࣌ͷϦεΫ͕େ͖͍ • ਂ͍υϝΠϯࣝɾଞ෦ॺͱͷີͳ࿈ܞΛཁ͢Δ
ྫ: Julia ͷฒྻܭࢉػೳͷݕূɾಋೖ • ࣾͰ Julia ͰϨίϝϯυΞϧΰϦζϜΛ࣮͍ͯ͠Δ • ϓϩηεɾεϨουฒྻػೳʹΑΔߴԽΛݕূ࣮͠ࡍʹಋೖ
ྫ: ΫνίϛͷผϞσϧͷݕূ • ΫνίϛαΠτͷҙຯෆ໌ͳߘͳͲΛࣗಈఆ͢ΔϞσϧΛ࡞ͬͯΈΔ • ಛྔɾΞϧΰϦζϜͷௐͰ࠶ݱɾద߹ΛͲͷఔ্͛ΒΕΔ͔ݕূ
ྫ: Ϩίϝϯυͷ݁ՌϏϡʔΞͷվળ • Ϩίϝϯυͷ݁ՌΛ֬ೝ͢Δ؆୯ͳ Web ΞϓϦΛ։ൃ • ΞϧΰϦζϜʹΑΔϥϯΩϯάมԽͷൺֱػೳͳͲΛࡌ
Ξγελϯτۀʹ͓͚Δ੍ ࣌ؒ ͷ੍ • ීஈ͔Βतۀɾݚڀ߹ͷग़ୀࣾ࣌ࠁมߋதൈ͚͕ൃੜ • ࣌ظʹΑͬͯࢼݧจࣥචʹΑΔظෆࡏ͕ൃੜ ۀൣғ ͷ੍ •
εΩϧ͕ݚڀدΓͰҰൠతͳ Web ։ൃʹෆ׳Εͳ͜ͱ • ݖݶ্ϝϯλʔʹ͔͠Ͱ͖ͳ͍࡞ۀ͕Ұఆൃੜ → ͦΕͧΕͷ੍ʹͲ͏ରԠ͍ͯ͠Δ͔Λհ
࣌ؒͷ੍
࣌ؒͷ੍ ීஈ͔Βतۀɾݚڀ߹ͷग़ୀࣾ࣌ࠁมߋதൈ͚͕ൃੜ • ͑Δ͕࣌ؒগͳ͍ͷͰࢦ͕ࣔͪൃੜ͢Δͱޮ͕མͪΔ • ࣾһͱಉ࣌ؒ࣠͡ͰಉظతʹࣄΛਐΊΔͷ͕͍͠ ࣌ظʹΑͬͯࢼݧจࣥචʹΑΔظෆࡏ͕ൃੜ • ෆࡏதͷঢ়گมԽʹϓϩδΣΫτ͕ࠨӈ͞ΕΔͱՌ͕ແବʹͳΔ͓ͦΕ •
ظ͕ۭؒ͘ͱϝϯλʔԿΛ͍͔ͬͯͨΕ͕ͪ → ϓϩδΣΫτཧΛ֤ͯࣗ͠ͷϖʔεͰਐΊΒΕΔΑ͏ʹ
ϛχϓϩδΣΫτܗࣜͰͷ࣮ࢪ ݸผλεΫͰͳ͘ϓϩδΣΫτͱͯ͠എܠɾΰʔϧΛ໌จԽ • ͜Ε͕Ͱ͖ΔͱνʔϜαʔϏεʹͱͬͯԿ͕خ͍͠ͷ͔ • ͲΜͳΞτϓοτ͕Ͱ͖Εޭͳͷ͔ ஞҰࡉ͔͍ࢦࣔΛ͠ͳͯ͋͘Δఔ֤ࣗͷஅͰਐΊΒΕΔΑ͏ʹ • ̎ʙ̏ఔࢦ͕ࣔͪൃੜ͠ͳ͍͜ͱΛ҆ʹ •
िʹ̍ճϖʔεͰৼΓฦΓΛ࣮ࢪ
# ϓϩδΣΫτ: Julia + Docker ͷฒྻԽػߏͷݕূɾಋೖ ## എܠ Data Platform
άϧʔϓͰ֤αʔϏεͰར༻͢ΔϨίϝϯυΞϧΰϦζϜΛ Julia Ͱ࣮͠ Docker ίϯςφͱͯ͠ӡ༻͍ͯ͠·͢ɻ https://github.com/livesense-inc/brain.recommender Matrix Factorization ͷΑ͏ͳΞϧΰϦζϜɺֶश༧ଌͷҰ෦ͷॲཧΛฒྻԽ͢Δ͜ͱ͕ՄೳͰ͢ɻ ͜ͷ͏ͪੵL2ϊϧϜʹΑΔϕΫτϧ୳ࡧʹ͍ͭͯ faiss Λར༻Ͱ͖·͕͢ɺϥΠϒϥϦ͕ͳ͍Α͏ͳέʔεͰࣗͰॲཧΛ࣮͢Δඞཁ͕͋Γ·͢ɻ Julia ʹ༷ʑͳฒྻԽػߏ͕༻ҙ͞Ε͍ͯΔͨΊɺͦΕΒΛͬͯΞϧΰϦζϜΛߴԽͰ͖Εɺ։ൃɾӡ༻ͷޮΛ্Ͱ͖·͢ɻ ͦ͜Ͱࠓճ Julia ͷฒྻԽػߏͷௐࠪͱɺͦΕΛ༻͍ͨߴԽͷ࣮ΛߦͬͯΒ͍·͢ɻ ## ΰʔϧ - Julia + Docker Ͱར༻ՄೳͳฒྻԽػߏΛௐࠪ͠Ϩϙʔτʹ·ͱΊΔ - brain.recommender ͷ prediction ΛฒྻԽʹΑΓߴԽ͢Δ ## ڥ - Julia όʔδϣϯ: 1.0.2 - ίϯςφͷϕʔεΠϝʔδ: julia:1.0.2 (https://hub.docker.com/r/library/julia/) ...
ΞτϓοτΛஈ֊తʹ ϓϩδΣΫτதʹෳճͷνΣοΫϙΠϯτΛઃ͚Δ • ։ൃܥϓϩδΣΫτͰϦϦʔεΛԿஈ֊͔ʹ͚Δ • ੳɾݕূܥϓϩδΣΫτͰෳճϨϙʔτΛ࡞ ϓϩδΣΫτ͕தஅͯͦ͠ͷ࣌·ͰͷՌ͕׆͖ΔΑ͏ʹ͢Δ • ͍͖ͳΓػೳ࣮ʹೖΔͷͰͳٕ͘ज़ݕূ͔Β࢝ΊΔ •
ݕূٕͨ͠ज़ͷಋೖ·ͰͰ͖ͳͯ͘ݟ͕ΔΑ͏ʹ
## εςοϓ ### 1 - ฒྻԽػߏͷಈ࡞ݕূ ҎԼͷ Julia ެࣜυΩϡϝϯτʹهࡌ͞ΕͨฒྻԽػߏ͕ɺDocker ίϯςφͰಈ࡞͢Δ͔֬ೝ͍ͯͩ͘͠͞ɻ
https://docs.julialang.org/en/v1/manual/parallel-computing/index.html#Multi-Threading-(Experimental)-1 ࠓճͷݕূରϚϧνεϨου·ͨϚϧνϓϩηεʹΑΔฒྻԽͰ͢ (άϦʔϯεϨου, ΫϥελίϯϐϡʔςΟϯάର֎Ͱ͢)ɻ ### 2 - ฒྻԽػߏͷύϑΥʔϚϯεݕূ 1Ͱݕূͨ͠ॲཧͷ͏ͪಛʹ SharedArrays, SparseArrays ͷ read/write ʹ͍ͭͯɺҎԼͷΑ͏ʹύϑΥʔϚϯεݕূΛߦ͍ͬͯͩ͘͞ɻ ... ·ͨ2ͰͷฒྻԽରͷؔͷॻ͖ํͱͯ͠ɺ࣍ͷΑ͏ͳҧ͍ʹΑΓ݁Ռʹ͕ࠩग़Δ͔Λௐ͍ͯͩ͘͞ (ฒྻॲཧͰ࠷దԽϚΫϩ͕ޮ͔͘ΛௐΔͨΊ)ɻ ... ### 3 - brain.recommender ͷฒྻԽ 1, 2 ͷݕূ݁ՌΛͱʹ brain.recommender ͷ࣍ͷॲཧΛฒྻԽ͍ͯͩ͘͠͞ɻ prediction ͰͷϢʔβɾΞΠςϜຖͷείΞܭࢉ: ...
ۀൣғͷ੍
ۀൣғͷ੍ εΩϧ͕ݚڀدΓͰҰൠతͳ Web ։ൃʹෆ׳Εͳ͜ͱ • ෳࡶͳ Git ͷϒϥϯνӡ༻ʹ׳Ε͍ͯͳ͍ • Python,
Jupyter ݚڀͳͲͰ͏͕ Web ΞϓϦ։ൃະܦݧ ݖݶ্ϝϯλʔʹ͔͠Ͱ͖ͳ͍࡞ۀ͕Ұఆൃੜ • ຊ൪ڥͰͷಈ࡞֬ೝϦϦʔεͰ͖ͳ͍ • ։ൃऀͱӡ༻ऀ͕ҟͳΔͱൃੜ࣌ͷରԠʹखؒऔΔ → γεςϜߏɾϦϦʔεϑϩʔͷͰোนΛখ͘͢͞Δ
࠶ܝ: MLγεςϜͷߏ MLγεςϜͷߏཁૉΛׂ͠ʮίϯϙʔωϯτʯͱݺΜͰ͍Δ • ਪનΞϧΰϦζϜ, લॲཧ, ݁ՌϏϡʔϫ ͳͲ͕֤ʑ୯Ұίϯϙʔωϯτ • ̍ίϯϙʔωϯτ
= ̍ϨϙδτϦ = ̍ίϯςφΠϝʔδ ͷߏͰ౷Ұ ֤ίϯϙʔωϯτຖʹ ࣮ ʙ ςετ ʙ ϦϦʔε ͷαΠΫϧ͕݁ • ίϯϙʔωϯτຖʹαϯϓϧσʔλࣗಈςετΛඋ • ίϯϙʔωϯτͷಈ࡞ݕূʹඞཁͳͷ docker run ͚ͩ
ίϯϙʔωϯτ୯ҐͰͷվળ ̍ϓϩδΣΫτͰ̍ίϯϙʔωϯτΛվળ → ඞཁεΩϧΛݶఆ • ֤ࣗͷಘҙڵຯʹԠͯ͡ϓϩδΣΫτΛͤΔ • ະܦݧͷٕज़ͰΩϟονΞοϓίετΛͳΔ͘খ͘͞ ̍ϨϙδτϦ͋ͨΓͷ։ൃਓΛݮΒͯ͠ఔΛ୯७Խ •
Git flow ͷΑ͏ͳࡶͳϒϥϯνӡ༻ඞཁͳ͍ • ίϯϑϦΫτ͕ൃੜ͠ʹ͘͘ɺൃੜͯ͠ղܾ͕༰қʹ
֤ϨϙδτϦͷϓϧϦΫ • Ξγελϯτ / ओͳίϯϙʔωϯτ ຖͷϓϧϦΫͷ • ਓʹΑͬͯѻ͏ίϯϙʔωϯτ͕ࣗવʹ͔Ε͍ͯΔ
ϦϦʔεͷলྗԽɾ҆શԽ ϦϦʔεϑϩʔΛ̎ஈ֊ʹ͚ɺϝϯλʔίϯϙʔωϯτར༻ͷஅͷΈ 1. Ξγελϯτ͕ίϯϙʔωϯτʹػೳՃ 2. ϝϯλʔ͕γεςϜͰར༻͢ΔίϯϙʔωϯτόʔδϣϯΛΓସ͑ ϦϦʔεલޙͰ༷ʑͳ҆શࡦΛߨ͍ͯ͡Δ • ։ൃڥͰΞγελϯτ͕γεςϜͷಈ࡞֬ೝ·Ͱߦ͑Δ •
ඞཁʹԠͯ͡ΧφϦΞϦϦʔεɾA/BςετͰӨڹΛہॴԽ • ສҰͷΓ͠όʔδϣϯΛ͚ͩ͢ → ରԠͷ༨༟͕ੜ·ΕΔ
ϦϦʔεϑϩʔ
·ͱΊͱFAQ
·ͱΊ • MLγεςϜͷ։ൃɾӡ༻νʔϜͰݚڀɾ։ൃΞγελϯτΛ࠾༻ • ֶੜΞϧόΠτͷۀʹ͍͔ͭ͘ͷ੍͕͋Δ • ࣌ؒͷ੍ • ۀൣғͷ੍ •
੍Λ͏·͘ѻ͏Λͯ͠νʔϜͷੜ࢈ੑΛ্ • ࣌ؒͷ੍ → ϓϩδΣΫτཧΛ • ۀൣғͷ੍ → γεςϜߏɾϦϦʔεϑϩʔΛ
FAQ • ΞγελϯτͷͨΊʹؤுͬͯΈΛ࡞ΓࠐΉʁ • ΞγελϯτʹݶΒͣ৽نࢀೖোนΛԼ͛Δ͜ͱʹҙຯ͕͋Δ • Ξγελϯτ͕͍ͳ͘ͳͬͨΒͲ͏ͳΔʁ • ৽ػೳ։ൃٕज़తνϟϨϯδʹऔΓΊΔػձ͕ݮΔ •
ϝϯλʔͱͯ͠Ұ൪େมͳ͜ͱʁ • ίϯςΩετεΠον • ϝϯλʔͷࣄͬͯͲ͏ʁ • ૉʹָ͍͠