武田隆志(67)43この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。AWS」を聴講しましたのでレポートします。Summitでは全セッションで撮影が禁止されているため、文字だけでお届けします。作業をする必要もあります。上で機械学習システムを構築・運用する際のベストプラクティスについてご説明します。!人の手による暖かい運用を排除。AWSにはそのための道具が揃っている全ての要素を集計して管理モデルの結果を集計し、かつさまざまなコンポーネントを管理アジェンダMLシステムを取り巻く改善サイクルMLシステムの内側の改善サイクル改善サイクルを回すための考え方とツールMLシステムのアーキテクチャMLシステムを取り巻く改善サイクルMLをシステムに組み込もうとすると、素直に考えると、次のようなフローとなる。ビジネス課題データ収集データの加工整形データの分析・可視化MLアプリケーションシステムMLを本番で動かす前に知っておくべきことまずは解決したいビジネス課題から出発するMLのモデルを構築するためには、良質のデータがすでに準備されている必要があるMLモデルは一度作って終わりでは決してない新しい施策を行うことにより、既存のモデルではカバーできない部分が出てくる市場の状況が変化することにより、同じモデルの精度も徐々に低下していく新しいビジネス課題が出てきたときに、新しいサイクルを高速に行えるようにしていく必要があるそれらを踏まえると、MLシステムのサイクルは一方向ではなく、アプリケーションシステム(6)からデータ収集(2)や加工整形(3)、あるいはアプリケーションシステムとML(6)を繰り返す必要がある。早く安定してループを回せるか、データレイクと環境整備が必須。ないと予測結果が正しいかすら不明。MLシステムの内側の改善サイクルMLにスポットを当てる。したいMLモデルにより、異なる開発環境が必要。フレームワークのアップデートなどに伴い、開発環境自体の更新や作り直しも頻発に発生そのため、開発環境の構築プロセスを自動化できる必要があるまた、構築済みのデータレイクから必要なデータを抜き出して加工し、学習用のデータセットを作る必要もある学習ひとつのモデルだけではなく、複数のモデルを学習させて、精度を比較する。結果が悪ければモデルの再学習や、新しい手法を試すために開発環境の再構築に戻ることも以上からMLのフローは、学習(2)を繰り返し行う、または推論(3)から開発(1)や学習(2)に戻ることになる。Code自動化、バージョン管理、テスト、継続的インテグレーションなどをシステム管理に応用するアプローチ。すべてが管理下にあるので、immutableな状態にシステムを保つことが可能MLで使うライブラリは複雑な依存関係を保ちやすい。開発と本番で同じ環境を保たないと、モデルが想定通りに動作しない。Delivery自動化されたリソースプロセスを通じて、新しいバージョンの仕組みをデプロイでき、ビジネス上の価値を提供する新しいモデルが実際に良い成果を上げるかどうかは、実際に本番環境にいれてみないとわからない。開発環境において、複数のモデルおよびパラメーターを並列で回して比較を行う、というプロセスの存在バージョン管理をする際に、コードや環境だけではなく、学習データも合わせて管理をする必要がある。CodeMLモデルのコードや学習ジョブ実行時のパラメーター、実行環境の構成などは全てバージョン管理。実行した学習ジョブ自体も管理。CodeCommitを利用MicroservicesMLの推論処理をマイクロサービスとして独立させる。Delivery常に成果を集計する仕組みにしておき、ABテストを常に走らせる形で少しずつ変更していく。SageMakerを利用することで、データサイエンティストやMLエンジニアが、機械学習のサイクルを高速に回すことができる。Connectでオンプレ環境へ。!人の手による暖かい運用を排除。最後にいかがだったでしょうか。Opsと幅広く応用されてきています。AWSのサービスを組み合わせることで、少ない手間で高度な環境を構築することができることがわかりました。私自身はMLを使い込んでいませんが、いざ取り組む際にはこういった考え方をしっかりと持っていきたいと思います。674,619JavaやPython、シェルスクリプト(bash)を書くことが多いです。最近はTypeScriptとかRustを勉強中。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。#cmdevio新型コロナウイルスの感染拡大を受け、本イベントを延期させていただくことになりました(開催時期未定)。お申し込みいただいた皆様には大変申し訳ございませんが、何卒ご理解いただけますようよろしくお願いいたします。AWSについてライトに色んな情報交換をしましょう。カフェ店長のオカノです。今日はオフィスに用があるので、通勤ラッシュを避けて出社しました。この子は新メンバーのさめくんです。在宅勤務が推奨されているのでオフィスが閑散としており、すこしさみしそうです。使いたいときの注意点を書きました。本が出ていたので読んでみたところよかったので紹介させていただきます。