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
MLOpsはDevOpsと何が違うの?
Search
shibuiwilliam
July 21, 2022
Technology
1
370
MLOpsはDevOpsと何が違うの?
Developers Summit 2022 Summer(デブサミ2022夏)の登壇資料です。
shibuiwilliam
July 21, 2022
Tweet
Share
More Decks by shibuiwilliam
See All by shibuiwilliam
生成AI時代のデータ基盤
shibuiwilliam
6
4.1k
LLM時代の検索とコンテキストエンジニアリング
shibuiwilliam
3
1.4k
AI人生苦節10年で会得したAIがやること_人間がやること.pdf
shibuiwilliam
1
350
LayerXのApplied R&D
shibuiwilliam
2
49
LLM時代の検索
shibuiwilliam
3
1k
生成AIを作るエンジニアリングと使うエンジニアリング
shibuiwilliam
2
110
AI Agentのキャッシュ、再利用、Ops
shibuiwilliam
2
130
生成AIのためのデータ収集とデータエンジニアリング
shibuiwilliam
5
680
LLMで推論するライブラリを整理する
shibuiwilliam
6
1.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
10
75k
💡Ruby 川辺で灯すPicoRubyからの光
bash0c7
0
120
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
6
380k
今日から始めるAWSセキュリティ対策 3ステップでわかる実践ガイド
yoshidatakeshi1994
0
110
5分でカオスエンジニアリングを分かった気になろう
pandayumi
0
260
Platform開発が先行する Platform Engineeringの違和感
kintotechdev
4
580
2025/09/16 仕様駆動開発とAI-DLCが導くAI駆動開発の新フェーズ
masahiro_okamura
0
120
Claude Code でアプリ開発をオートパイロットにするためのTips集 Zennの場合 / Claude Code Tips in Zenn
wadayusuke
5
760
自作JSエンジンに推しプロポーザルを実装したい!
sajikix
1
190
「何となくテストする」を卒業するためにプロダクトが動く仕組みを理解しよう
kawabeaver
0
430
複数サービスを支えるマルチテナント型Batch MLプラットフォーム
lycorptech_jp
PRO
1
880
Generative AI Japan 第一回生成AI実践研究会「AI駆動開発の現在地──ブレイクスルーの鍵を握るのはデータ領域」
shisyu_gaku
0
330
Featured
See All Featured
A better future with KSS
kneath
239
17k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Embracing the Ebb and Flow
colly
87
4.8k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.5k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
513
110k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Designing for humans not robots
tammielis
253
25k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
72
11k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
Transcript
MLOpsはDevOpsと何が違うの? 澁井 雄介 shibui yusuke
自己紹介 shibui yusuke ▶ Launchable Inc. ソフトウェアエンジニア ▶ MLOpsコミュニティ運営 ▶
もともとクラウド基盤の開発、運用。 ▶ ここ6年くらいMLOpsで仕事。 ▶ Github: @shibuiwilliam ▶ 最近やってること: 本を書いてます cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知
本日の流れ ▶ DevOps and MLOps ▶ DevOps for ML
DevOps and MLOps
DevOps
MLOpsとは ▶ DevOps for ML or ML operations ▶ 機械学習という確率的、データ依存、発展途上、便利な技術を
DevOpsに組み込む ▶ いわゆる機械学習基盤や機械学習パイプラインだけでなく、要件定義、インフ ラ、データ管理、サービング、コスト、品質、組織論まで含む 広範な概念に成長中
DevOps for ML??? M L ML ML M L ML
M L ML M L 雑にMLを入れればMLOpsになるわけではない。 ML
DevOps for ML
機械学習を使ったプロダクト例 画像処理 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する 自然言語処理 違反検知 登録情報から違反を フィルタリング
入力情報から 入力補助 超解像による 画質改善 ねこ 検索 ランク学習による 並べ替え あるコンテンツ登録アプリ 画像分類と 検索
違反検知を例に考える 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する 違反検知 登録情報から違反を フィルタリング ねこ あるコンテンツ登録アプリ
違反とは 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ 公序良俗に反する画像 著作権違反の画像 グロテスクな画像
サービスに則さない画像 ・・・を違反として排除したい
開発の前にデータ 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ DATA 機械学習には大量のデータが必要 •
集める • 意味付ける • 管理する 正常 違反 集める 意味付ける 管理する
実験して性能を評価する 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ DATA 実験を繰り返して性能を評価する。 必要に応じてDataやPlanに戻る。
ここでGPUや分散処理→コスト増大。 正常 違反 性能が低い データが足りない 遅い 実験 戻る
実験的なコード:頻繁に書き直す、 途中から実行、使い捨て 本番コード: 動かし続ける、再現性、 デバッグ 実験的なコードを清書する 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する
ねこ あるコンテンツ登録アプリ 正常 違反 実験 DATA 動かし方がわからない・・・
しかしそれは始まりでしかなかった・・・ リリース・・・ 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ 正常 違反
実験 DATA
偽陽性と偽陰性 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ 実験 DATA 偽陽性:違反なのに正常と判定
偽陰性:正常なのに違反と判定 データの品質や網羅性が足りないと、 偽陽性や偽陰性が高くなる 正常なのに 違反と判定された 投稿者は不快 閲覧者は不快 違反なのに 正常扱い
ヒューマンインザループ 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ 実験 DATA 自動化が進んだ仕組みにおいて、
一部の判断に人間を介在させること。 機械学習の誤りを正すためには人間の ダブルチェックが必要。 正常 違反 違反と間違えや すい正常 正常と間違えや すい違反 人間
正常 違反 推測するな計測せよ 写真を撮る タイトル入力 説明入力 登録する ねこ あるコンテンツ登録アプリ 実験
DATA 機械学習の判定と実用上の価値を評価する。 評価に応じて次のActionを決める。 人間 評価 正答率: xx Precision: yy Recall: zz 違反画像閲覧数: aa クレーム数: bb コスト: cc Go: 改善Plan No Go: 停止措置
DevOps for ML 実験 DATA 人間 評価
▶ AIエンジニアのための 機械学習システムデザインパターン ▶ 2021年5月17日出版 ▶ https://www.amazon.co.jp/dp/4798169447/ ▶ 続編執筆中! ▶
2022年11月発売予定!? ▶ 機械学習で需要予測、違反検知、検索を実 現するシステムの作り方を解説 出版しました! ?
参考資料 ▶ MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine
learning https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning ▶ Introduction to MLOps https://speakerdeck.com/asei/introduction-to-mlops ▶ Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture https://arxiv.org/abs/2205.02302 ▶ People + AI Research https://pair.withgoogle.com/ ▶ Awesome MLOps https://github.com/visenger/awesome-mlops ▶ AIシステムが成熟する今「 MLOps」が必要とされる理由とは? MLOpsを推進するために大切なこと https://codezine.jp/article/detail/15953
Thank you!