DynalystにおけるMLワークフローへのPrefect導入事例

第30回 MLOps 勉強会の資料
https://mlops.connpass.com/event/276894/

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1. Dynalystにおける MLワークフローへのPrefect導⼊事例
2. ⻑江 五⽉ ⾃⼰紹介 2 @nsakki55 ブログ: https://nsakki55.hatenablog.com/ PrefectやAWSでML基盤を構築する記事を書いてます 業務 ・MLOps ・MLモデリング ・広告データ分析 CyberAgent AI事業本部 Dynalyst MLエンジニア
3. 1. なぜPrefectを選んだか 2. Prefectでワークフローを組む⽅法 3. DynalystのPrefect運⽤ 4. Prefectを運⽤した感想 ⽬次 3
4. 1. なぜPrefectを選んだか 4
5. 5 リターゲティング広告を⾏う広告配信プロダクト リターゲティング広告とは︖ 「前にあるゲームで遊んでたけど◯⽇間ログインしてない」 ユーザーを対象にした広告 インストール 離脱 アプリ復帰 広告配信 Dynalystの紹介
6. 6 DynalystのML活⽤ 広告枠 ◯円で広告を表⽰します 広告オークションの⼊札価格決定にMLを活⽤ クリック確率(CTR) アプリ起動確率(CVR) などの ML予測値を元に計算
7. 7 DynalystのMLワークフロー N個のモデルの学習が毎⽇M回⾏われる データ取得 前処理 学習 オフライン評価 オンライン評価 データ分布評価 モデルデプロイ データ取得 前処理 学習 オフライン評価 データ取得 前処理 学習 オフライン評価 ・・・ 並列 実⾏ でワークフローを定期実⾏
8. 8 DynalystのMLワークフロー ECS Taskでタスクを実⾏ データ取得 前処理 学習 オフライン評価 オンライン評価 データ分布評価 モデルデプロイ データ取得 前処理 学習 オフライン評価 データ取得 前処理 学習 オフライン評価 ・・・ ECS Task ECS Task ECS Task ECS Task でタスク実⾏を制御
9. 9 ワークフローツールをなぜ変える︖ ・ML以外のオフライン処理がdigdagで運⽤されていた ・管理するワークフローツールは1つにしたかった ・最初はシンプルな学習バッチを動かせればよかった ・MLワークフローに徐々に機能追加 で運⽤できていた 運⽤課題が出てきた
10. 10 ワークフロー運⽤の課題 巨⼤YAMLの認知負荷が増加 タスク1 タスク2 タスクごとのログをCloud Watchで確認 ワークフロー画⾯にログを集約したい タスク1 データ タスク間のデータの受け渡しが困難 タスク2
11. 11 ワークフロー運⽤の課題 柔軟な条件分岐を⾏いたい タスク2 タスク1 タスク3 条件A 条件B ワークフローのテストを書きたい
12. 12 ワークフロー選定要件 既存システムとの相性 リアルタイムログ監視 開発がしやすい ワークフローを柔軟に組める 低コスト SageMaker Pipeline Step Functions
13. 13 なぜPrefectを選択した︖ 既存システムとの相性 リアルタイムログ監視 開発がしやすい ワークフローを柔軟に組める 低コスト タスクをECS Taskで実⾏できる Web UIからログ追跡可能 Pythonで実装 if elseを使って書ける Prefect 2.0から値上がり😰
14. 14 詳細はテックブログに記載してます https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/38253/
15. 2. Prefectでワークフローを組む⽅法 15
16. 16 本⽇紹介するのは Prefect 2.0 の⽅法です
17. 17 PrefectでETLワークフローを実⾏する 抽出 変換 格納 S3から⽣データ ダウンロード ⽣データを集計 S3に集計データ アップロード S3 S3 Web UIからスケジュール実⾏
18. 18 Prefectでのワークフロー開発 Pythonでワークフローを作成 Flow・Taskをつくる Try and Errorで開発 Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏ ワークフローを実装する ワークフローを運⽤する
19. 19 Prefectでワークフローを実装する Pythonでワークフローを作成 Flow・Taskをつくる Try and Errorで開発
20. 20 Prefectでワークフローを実装する Pythonでワークフローを作成 import pandas as pd import boot3 bucket = boto3.resource("s3").Bucket(s3_bucket) def extract(file_name: str) -> pd.DataFrame: bucket.download_file(Key=file_name, Filename=file_name) df = pd.read_csv(file_name) return df def transform(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: df_transformed = df.groupby(["type1"]).mean().reset_index() return df_transformed def load(df: pd.DataFrame, file_name: str) -> None: df.to_csv(file_name) bucket.upload_file(Key=file_name, Filename=file_name) def etl_flow(download_file_name: str, upload_file_name: str): extracted_df = extract(file_name=download_file_name) transformed_df = transform(extracted_df) load(transformed_df, file_name=upload_file_name) if __name__ == "__main__": etl_flow(download_file_name="extract.csv", upload_file_name="transformed.csv") Pythonでワークフローを作成 Flow・Taskをつくる Try and Errorで開発
21. 21 Prefectでワークフローを実装する Flow・Taskをつくる from prefect import flow, task import pandas as pd import boot3 bucket = boto3.resource("s3").Bucket(s3_bucket) @task(name="extract task") def extract(file_name: str) -> pd.DataFrame: bucket.download_file(Key=file_name, Filename=file_name) df = pd.read_csv(file_name) return df @task(name="transform task",retries=3, retry_delay_seconds=60) # リトライ設定 def transform(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: df_transformed = df.groupby(["type1"]).mean().reset_index() return df_transformed @task(name="load task", timeout_seconds=30) # タイムアウト設定 def load(df: pd.DataFrame, file_name: str) -> None: df.to_csv(file_name) bucket.upload_file(Key=file_name, Filename=file_name) @flow(name="ETL Flow") def etl_flow(download_file_name: str, upload_file_name: str): extracted_df = extract(file_name=download_file_name) transformed_df = transform(extracted_df) load(transformed_df, file_name=upload_file_name) if __name__ == "__main__": etl_flow(download_file_name="extract.csv", upload_file_name="transformed.csv") Pythonでワークフローを作成 Flow・Taskをつくる Try and Errorで開発
22. 22 Prefectでワークフローを実装する Try and Errorで開発 $ python etl_flow.py 15:35:30.208 | INFO | prefect.engine - Created flow run for flow 'ETL Flow' 15:35:32.454 | INFO | Flow run - Created task run 'extract task-0' for task 'extract task' 15:35:32.455 | INFO | Flow run - Executing 'extract task-0' immediately... 15:35:33.780 | INFO | Task run 'extract task-0' - Finished in state Completed() 15:35:34.033 | INFO | Flow run - Created task run 'transform task-0' for task 'transform task' 15:35:34.034 | INFO | Flow run - Executing 'transform task-0' immediately... 15:35:35.185 | INFO | Task run 'transform task-0' - Finished in state Completed() 15:35:35.487 | INFO | Flow run - Created task run 'load task-0' for task 'load task' 15:35:35.488 | INFO | Flow run - Executing 'load task-0' immediately... 15:35:36.556 | INFO | Task run 'load task-0' - Finished in state Completed() 15:35:36.557 | INFO | Flow run - ETL flow finished 15:35:36.830 | INFO | Flow run - Finished in state Completed('All states completed.') Pythonでワークフローを作成 Flow・Taskをつくる Try and Errorで開発
23. 23 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏
24. 24 Prefectの構成要素を知る Flow Code Prefect Cloud Agent Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructure Block Flowの管理・実⾏設定のメタデータ 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Deoloymentに設定できるFlow管理・実⾏設定 Prefect CloudからFlowをポーリングし、 infrastructure上で実⾏する Flowの実⾏・管理を⾏うWeb UIサービ ス Deployment Storage/Infrastructure Block Agent Prefect Cloud
25. 25 Prefectの構成要素を知る Flow Code Prefect Cloud Agent Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructur e Block Flowの管理・実⾏設定のメタデータ 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Deployment
26. 26 Prefectの構成要素を知る Flow Code Agent Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructur e Block 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Prefect Cloud Flowの実⾏・管理を⾏うWeb UIサービ ス Prefect Cloud
27. 27 Prefectの構成要素を知る Flow Code Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructur e Block 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Prefect Cloud Agent Prefect CloudからFlowをポーリングし、 infrastructure上で実⾏する Agent
28. 28 Prefectの構成要素を知る Flow Code Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructure Block 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Prefect Cloud Agent Deoloymentに設定できるFlow管理・実⾏設定 Storage/Infrastructure Block
29. 29 Prefectの構成要素を知る Flow Code Prefect Cloud Agent Deployment Flow 実⾏ Storage Block Flow Code Infrastructure Block Flowの管理・実⾏設定のメタデータ 登録 アップロード ダウンロード Flow実⾏ Deoloymentに設定できるFlow管理・実⾏設定 Prefect CloudからFlowをポーリングし、 infrastructure上で実⾏する Flowの実⾏・管理を⾏うWeb UIサービ ス Deployment Storage/Infrastructure Block Agent Prefect Cloud
30. 30 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Blockの作成 Prefect Cloudから実⾏ from prefect.filesystems import S3 import os block = S3(bucket_path="prefect-etl", aws_access_key_id=os.environ['AWS_ACCESS_KEY_ID'], aws_secret_access_key=os.environ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] ) block.save("etl-s3-block") $ python storage_block.py
31. 31 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Blockの作成 Prefect Cloudから実⾏ from prefect.infrastructure import DockerContainer block = DockerContainer(env={ "EXTRA_PIP_PACKAGES": "s3fs pandas prefect-aws" }) block.save("etl-docker-container-block") $ python infrastructure_block.py
32. 32 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Agentの登録 Prefect Cloudから実⾏ $ prefect agent start -q etl Starting v2.9.0 agent connected to https://api.prefect.cloud/api/accounts/.../workspaces/... ___ ___ ___ ___ ___ ___ _____ _ ___ ___ _ _ _____ | _ ¥ _ ¥ __| __| __/ __|_ _| /_¥ / __| __| ¥| |_ _| | _/ / _|| _|| _| (__ | | / _ ¥ (_ | _|| .` | | | |_| |_|_¥___|_| |___¥___| |_| /_/ ¥_¥___|___|_|¥_| |_| Agent started! Looking for work from queue(s): etl... 23:42:09.694 | INFO | prefect.agent - Created work queue 'etl'.
33. 33 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏ from etl import etl_flow from prefect.deployments import Deployment from prefect.filesystems import S3 from prefect.infrastructure.docker import DockerContainer from prefect.server.schemas.schedules import CronSchedule storage = S3.load("etl-s3-block") infrastructure = DockerContainer.load("etl-docker-container-block") deployment = Deployment.build_from_flow( flow=etl_flow, name="etl-flow-deployment", version=1, work_queue_name="etl", storage=storage, infrastructure=infrastructure, tags=['dev'], schedule=(CronSchedule(cron="0 0 * * *", timezone="Asia/Tokyo")) ) deployment.apply() $ python deployment.py
34. 34 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏ Prefect Cloudから実⾏
35. 35 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏ Prefect Cloudから実⾏ Prefect Cloud Agent elt.pyダウンロード Docker containerとしてFlow実⾏ etl.py ダウンロード Flow実⾏
36. 36 Prefectでワークフローを運⽤する Blockの作成 Agentの登録 Deploymentの登録 Prefect Cloudから実⾏ Prefect Cloudから実⾏
37. 3. DynalystのPrefect運⽤ 37
38. 38 Prefect移⾏後のイメージ 38 オンライン評価 データ分布評価 モデルデプロイ データ取得 前処理 学習 オフライン評価 ・・・ ECS Task ECS Task ECS Task ECS Task 元々の構成
39. 39 Prefect移⾏後のイメージ 39 オンライン評価 データ分布評価 モデルデプロイ データ取得 前処理 学習 オフライン評価 ・・・ ECS Task ECS Task ECS Task ECS Task ・ワークフローツールだけ変える ・既存のアプリケーションコードは変えない 変える・変えない要素
40. Prefectを導⼊するために考えたこと Flowの実⾏ Flowの管理 Prefectの設定管理 CI/CD Flowをどこで実⾏する︖ Flowのコードをどこで管理する︖ Prefectの計算リソースをどこで管理する︖ PrefectへのFlowデプロイをどうやって⾏う︖
41. 41 Prefectを導⼊するために考えたこと Flowの実⾏ Flowの管理 Prefectの設定管理 CI/CD 既存システムに合わせECS Taskで実⾏ stg, prodはECS Taskで実⾏、開発はローカルDocker環境で 実⾏するために、Docker Imageで管理 既存システムのインフラ管理に合わせTerraformで管理 既存システムに合わせてGitHub Actionを利⽤
42. 42 DynalystのPrefect運⽤ 全体構成
43. 43 Flow開発の流れ ローカル開発 Flowコードをimage化 ローカルPCでコンテナとして実⾏ Try and errorで開発
44. 44 Flow開発の流れ CI/CD Flowを追加したPRをmerge FlowをECRにデプロイ Prefect CloudにDeployement登録
45. 45 Flow開発の流れ stg・prod実⾏ Prefect Cloudから定期・⼿動実⾏ Terrafromで管理したAgent(ECS Service)が ECS TaskとしてFlowを実⾏
46. 46 Flow開発の流れ 環境差分の解消 Flowをコンテナ化することで コンテナをどこで実⾏するか︖ にdev・prodの環境の差を減らせる
47. 47 DynalystのPrefect運⽤ 全体構成
48. 48 MLワークフローの組み⽅ ECS Taskを実⾏するタスクを組み合わせる @flow("ML Workflow") def ml_workflow(model): train_model = train_model_task(model) update_model = update_model_task(train_model) validate_data = validate_data_distribution_task(train_model) validate_model = validate_model_online_performance_task(train_model) モデル学習 モデルデプロイ データ分布評価 オンライン評価 ML Workflow CPU=4048 memory=8096 CPU=512 memory=1024 CPU=2048 memory=4048 CPU=1024 memory=2048 Taskごとに リソースを変更
49. 49 DynalystのPrefect運⽤ ディレクトリ構成 ├ .github/workflows... Deployment登録・image build/push ├ ml_workflows ....... MLワークフローの実装 ├ Dockerfile ......... Prefectで実⾏するコンテナ⽤Dockerfile └ prefect_flows ...... Prefect Flowの実装 ├ flows └ tasks ワークフローツールの仕様に合わせて、アプリケーションコードを変更したくない → アプリケーションコードの実装と、Prefectの実装は分けた
50. 50 DynalystのPrefect運⽤ CI/CD ECR prod-flow:latest ECS Task Block image= prod-flow:latest ECS Task Flow実⾏ Agent (ECS Service) Flow image download ・FlowのimageをECRで管理 ・ECS Task Blockの 実⾏imageに指定 Flow image push deployment 登録
51. 51 DynalystのPrefect運⽤ Flow実⾏画⾯例 ログの集約が可能となった
52. 52 DynalystのPrefect運⽤ パラメータの活⽤ 実⾏時パラメータに計算リソース・ 学習設定を渡す 特定のモデルだけ学習する、 メモリを⼀時的に上げる などの動的な変更が可能
53. 4. Prefectを運⽤した感想 53
54. 54 Prefectでよかったこと 失敗時の原因調査・リトライが楽になった Prefect Cloudにログを集約できた ワークフローのテストを書けるようになった 計算リソースの変更が容易 通常のPythonコードを実装するような開発体験
55. 55 Prefectで困ったこと PrefectはFlow実⾏環境を⽤意する必要があるため、インフラ知識が必要 → ソフトウェアエンジニアメンバーに相談しながら進めた ベストプラクティスが普及していない → 公式Slack Communityで似た課題の議論を探した Prefectのコードと、アプリケーションコードの境⽬が曖昧になる → 明確にディレクトリを分けた
56. まとめ 56
57. 57 まとめ ・なぜPrefect︖ 既存システムとの相性・開発のしやすさ・WebUIの存在 ・どうやってPrefect運⽤してる︖ FlowをDocker Imageで管理 FlowをECS Taskで実⾏ Prefectの設定をTerraformで管理 GitHub ActionでCI/CD