There is nothing magic about magic. The magician merely understands something simple which doesn’t appear to be simple or natural to the untrained audience. Once you learn how to hold a card while making your hand look empty, you only need practice before you, too, can “do magic.” – Jeffrey Friedl in the book Mastering Regular Expressions Note: Please raise an issue for any suggestions, correction

🎬 Start of the seriesThe goal of the series is to understand the basics of MLOps (model building, monitoring, configurations, testing, packaging, deployment, cicd). As a first step, Let's setup the project. I am particularly interested towards NLP (personal bias) but the process and tools stays the same irrespective of the project. I will be using a simple classification task. In this post, I wil

Amazon Web Services ブログ マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 この投稿は株式会社ブレインパッドのエンジニアである 小杉 知己 氏に、自社で取り組まれた機械学習のための CI/CD パイプライン構築についてご紹介頂き、AWS 社員と共著したものとなります。 はじめに 機械学習 (ML) のビジネスにおける活用はますます加速しています。しかし、MLプロジェクトの初期段階における概念実証 (PoC) フェーズを乗り越え、MLを本番環境において運用するには多くの課題があることが知られています。例えば、運用中のデータの質の変化に対応するためにMLモデルの再訓練を行う必要が出てきたとき、さまざまなモデルのバージョンをいかに管理するかが課題となります。また、作ったモデルの本番適用可否の判断を効率的に行うためにはライフサイクルの管理が必要となりま

Amazon Web Services ブログ マルチモーダルなヘルスデータのためのスケーラブルな機械学習パイプラインの構築 この記事は、”Building Scalable Machine Learning Pipelines for Multimodal Health Data on AWS” を翻訳したものです。 ヘルスケアおよびライフサイエンスの組織においては、機械学習（ML）を使用することで、プレシジョンメディシンの実現、患者嗜好の予測、疾患検出、ケアの質の改善などに取り組んでいます。ヘルスケアにおけるITの急速な成長により、ますます多様なデータモダリティから患者レベルのデータが利用可能になりました。さらに、複数のデータドメインからのデータを組み込むことで、MLモデルの有用性と精度を向上させることが研究によって示されています[1]。これは個人のより完全なビューをモデルに与える事に

※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 強化学習（RL）は機械学習の形態の 1 つであり、エージェントが環境に対する行動を選択しながら、その一連の選択を通じて得られる目標（報酬）を最大化する方法を学習していくというものです。RL のアプリケーションの例として、学習ベースのロボット工学、自律走行車、コンテンツ配信などがあります。基本的な RL システムには、多くの状態、対応する行動、それらの行動に対する報酬が含まれています。これを映画のレコメンデーション システムで考えてみましょう。「状態」はユーザー、「行動」はユーザーにおすすめする映画、「報酬」は映画に対するユーザー評価に当てはめることができます。Applied ML Summit 2021 の基調講演 で Spotify が述べていたように、RL は ML

原文(投稿日：2021/08/26)へのリンク 機械学習モデルの開発、導入、生産性の維持は、多くの困難を伴う複雑で反復的なプロセスだ。MLOpsとは、MLモデル、特にMLシステムの開発にシステムの運用を組み合わせることを意味する。MLOpsを機能させるには、データサイエンスの反復と探索コンポーネントと、より線形のソフトウェアエンジニアリングコンポーネントとのバランスをとる必要がある。 DevOpsCon Berlin 2021で、finpair GmbHのシニアソフトウェアエンジニアのHauke Brammer氏は機械学習システムの継続的デリバリーとMLOpsについて講演した。 Brammer氏によると、MLOpsはDevOpsに似ているが、機械学習では次のようになるとのことだ: MLOpsの目標は非常に単純です。生産前のステップで、可能な限り少ない作業で機械学習モデルで最良で最も再現性の

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーでデータエンジニア兼マネージャーをしている安藤です。 社内で利用しているAIプラットフォームの構築、提供を担当しています。 ヤフーには100を超えるサービスがあり、各サービスのデータ＊1が蓄積されています。ヤフーではこれらのデータをマルチビッグデータと呼んでいます。マルチビッグデータを利用し、ユーザの利便性やサービスの質向上のため、AI、機械学習の導入が増えています。 今回は、社内で急速に利用が進んでいる内製のAIプラットフォームを紹介します。 ＊1 この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 AIプラットフォーム開発の目的 AIプラッ

PachydermFounded in 2014, Pachyderm is a robust MLOps tool for data version control with simplicity. It’s a data science tool with Git-like functionality that provides ML data versioning and lineage for the data science project. It integrates data lineage with end-to-end pipelines. Pachyderm is an easy choice for data science engineers and teams because of its quick and precise tracking knowledge

はじめに 開発プロセスにおける定型的な作業を自動化することは、DevOpsを実現するための一つの要素と言えます。機械学習においても同様に、前処理や学習などといった一連の処理工程をワークフローとして自動化することは、MLOpsの実現する上で重要です。 本記事では実際にMLワークフローを構築しますが、特に以下の項目を意識します。 サーバーレス 汎用なサービスを組み合わせたシンプルな構成 サーバーレスとは、インフラの管理を意識することなくサービスを利用できるという性質のことです[1]。必要なタイミングだけ計算リソースを利用することで、コストを抑えることができます。また今回利用するVertex AIのカスタムジョブでは、メモリやGPUなどを細かく設定できるため、実施する処理に応じて柔軟に計算リソースを利用することができます。 汎用なサービスを組み合わせて用いることは、技術導入のハードルを下げること

Joe McKendrick （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2021-07-26 06:30 ITリーダーが、世間で喧伝されているような人工知能（AI）や機械学習の優れた効果を実現するために必要な技術を選択し、使いこなすにはどうすればいいのだろうか。AIと機械学習に期待されるような成果を上げさせるには、エコシステム、データ、プラットフォーム、人などのあらゆる要素を適切な場所に配置し、正しい方向に動かさなくてはならない。 ITリーダーが、AIやMLをすぐにでも欲しいと無茶振りをする人たちをなだめながら、それらの技術に効果的に取り組む方法がある。 アナリティクス製品企業であるSASが最近、MIT Sloan Management Reviewと協力して発表したレポートでは、企業がAIや機械学習に取り組む際の新しい方法論である「ModelOps」を提唱して

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最終更新日： 2021年12月13日 ※本稿は、MNTSQ株式会社による寄稿です。 今、機械学習の実用性が注目され、さまざまな分野で機械学習の活用可能性が広がっています。あわせて、ピンポイントではなく、幅広い分野で長期的で安定的に機械学習のモデルを開発・運用できるようにMLOpsへの注目が高まっています。 MLOpsでは、機械学習システムの開発や運用にまつわるさまざまな困難を解消するべく、機械学習システムの運用がしやすい開発基盤づくりが目指されています。一方で、このMLOpsには明確な定義はなく、さまざまな要求に応える技術がMLOpsの名の下に乱立している状況です。 この記事では、MLOpsの導入を検討する際に押さえておきたいポイントを5つに分けて紹介します。 ポイント① MLOpsを理解する｜その1：DevOpsとMLOps MLOpsは、DevOpsを元にした表現で、MLOpsの多くの

概要 実験管理ツールがOSSとして複数あるものの、どれが流行っているのか&学習コストに見合うだけ使えるのかの知りたく調査しました。今回はMlflow,Kubeflow,Kedro,Metaflow,ClearMLをGoogleトレンドで調査。結果、Kubeflow,Mlflowがよく検索されているようです。 調査 Googleトレンドで12ヶ月,5年,おまけで日本での12ヶ月の3つの結果を載せます。画像は執筆時点で取得したものです。 線の色の対応は次の図を参照して下さい。 12ヶ月の検索では、MlfLowとKubeflowがほぼ同立の1位。 5年ではKubeflowがやや優勢。2018年6月にMlflow 0.1.0のリリースが開始されています。Kubeflowも2018年2月ごろからv0.1の開発が進んでいます。 おまけに日本での検索結果です。Kubenetesの学習コストが大きいからか

入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）NTT DATA Technology & Innovation

第9回 MLOps 勉強会 Tokyo (Online)： https://mlops.connpass.com/event/215133/ でトークした際の資料です

Amazon Web Services ブログ MLflow と Amazon SageMaker による機械学習のライフサイクル管理 機械学習（ML） や MLOps の急速な普及に伴い、企業は ML プロジェクトの実験から本番までの速度を高めたいと考えています。 MLプロジェクトの初期段階では、データサイエンティストは、ビジネスニーズに対するソリューションを見つけるために、共同で実験結果を共有します。運用フェーズでは、本番に向けたさまざまなモデルのバージョンや、ライフサイクルの管理も必要です。この記事では、オープンソースのプラットフォームである MLflow がどのようにこれらの問題に対処しているかをご紹介します。完全に管理されたソリューションに興味のある方のために、Amazon Web Services は最近、re:Invent 2020で、機械学習のための初めての、継続的統合およ

最近は勉強会での登壇や書籍の出版などアウトプットが色々重なりました (昨年は一度もプロポーザルを書かず登壇依頼もなかったので随分増えました)。 そのたびにツイートもしてきましたが、ほとんど流れてしまって少しもったいない気がしたのでブログにまとめておこうと思います。 登壇資料 PyData.Tokyo Meetup #23「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 Optuna Meetup #1「CMA-ESサンプラーによるハイパーパラメータ最適化」 World Plone Day「Web パネルディスカッション（Python Webと非同期）」 CA BASE NEXT「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 書籍 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発（翔泳社：7月19日発売） エキスパートPythonプログラミング改訂3版

MLOpsという言葉からは運用という印象を受けますが、MLOps製品の機能やMLOpsカンファレンスの発表内容をみると、印象とは異なります。本スライドではなぜMLOpsがバズワードなのか紹介しますRead less