MLOps に至るまで

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1. MLOps に至るまで Asei Sugiyama
2. 自己紹介 杉山 阿聖 (@K_Ryuichirou) Lead Researcher @ Citadel AI Google Developer Expert @ Cloud AI MLSE 主査 機械学習図鑑 共著 事例でわかる MLOps 共著
3. MLOps に至るまで Spec Driven Development ウォーターフォール アジャイルソフトウェア開発宣言 MLOps に至るまで TPS (トヨタ生産方式) DevOps MLOps
4. Spec Driven Development AWS が開発した Kiro で導 入された開発手法 プロンプトからまずは要 件を記述 要件に基づきコード生成 (Plan first, then build.) GitHub からも Spec Kit が 発表された Kiro: The AI IDE for prototype to production https://kiro.dev/ github/spec-kit: Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development https://github.com/github/spec-kit
5. ウォーターフォール Winston W. Royce による開発 プロセスの整理 オリジナルは反復とフィード バックを含む なぜか直線的なプロセスとし て世に理解されてしまった Managing the development of large software systems: concepts and techniques | Proceedings of the 9th international conference on Software Engineering https://dl.acm.org/doi/10.5555/41765.41801
7. MLOps に至るまで アジャイルの源流は TPS (トヨタ生産方式) DevOps はリーンやアジャ イルに源流がある MLOps は DevOps (SRE) に源流がある アジャイルとDevOpsの品質保証と信頼性 - Test Automation 図2, 図3 https://kokotatata.hatenablog.com/entry/2020/06/01/163652
8. TPS (トヨタ生産方式) TPS とは TPS の目的 理想のチーム カイゼン 問題解決
9. TPS とは ムダの徹底的排除の思想 と、つくり方の合理性を 追い求め、生産全般をそ の思想で貫き、システム 化した生産方式 自働化 ジャスト・イン・タイム トヨタ生産方式 | 経営理念 | 企業情報 | トヨタ自動車株式会社 公式企業サイ ト https://global.toyota/jp/company/vision-and-philosophy/production- system/
10. TPS の目的 TPS は効率化と捉えられがち 「誰かの仕事を楽にしたい」 トヨタ春交渉2021 #3　 「トヨタ生産方式」 「カーボンニュートラル」 「SDGs」一人ひとりに 何ができるか｜トヨタイムズ - YouTube https://youtu.be/ze0hUCMS-aI
11. 理想のチーム トヨタ鞍ヶ池記念館 ラジオラマ(4)『G1 型トラ ックの故障修理活動』 昭和１１年(１９３６)４月 春爛漫の昼下がり 職務を超えて全員でお客 様のためにできることを やっている図 FAIRLADY Z fan : トヨタ鞍ヶ池記念館に行きました。 http://blog.livedoor.jp/fairlady3233/archives/1934986.html
12. カイゼン 「もっといいクルマをつ くろうよ」 「1 にユーザー、2 にディ ーラー、3 にメーカー」 売れる車と言わなかった トヨタ企業サイト｜トヨタ自動車75年史｜第3部 第5章 第2節｜第1項 激動す https://www.toyota.co.jp/jpn/company/history/75years/text/leaping_forward_a
13. 問題解決 PDCA サイクルを回すため のフレームワーク データの収集と KPI の設 定を行い、対策前後での 比較で効果測定を行う データサイエンスのフレ ームワークに等価 第5回:新作研修「問題解決研修 基礎編 ～8ステップと考え方～」は「風土 改革」 ・ 「人財育成」に直結する！ | 社員・企業研修のトヨタエンタプライズ https://kensyu.toyota-ep.co.jp/column/4880/
14. DevOps Dev vs Ops (2000 年代) Dev Ops 自動化 継続的改善
15. Dev vs Ops (2000 年代) クラウドサービスが生まれ始めた 時代 (Amazon S3 は 2006 年) Dev: 顧客に新しい価値を早く提供 したい、多少不安定になるかもし れないが運用が頑張れば良い Ops: 顧客に安定的に価値を提供し たい、新機能の追加で不安定にな ることは受け入れられない 10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr - Slideshare https://www.slideshare.net/jallspaw/10-deploys-per-day-dev-and-ops-cooperation-at-flickr
16. Dev Ops Dev vs Ops から Dev & Ops に移行 しようという提案 (2008) 「顧客に価値をすばやく安定的に 提供しよう」という提案 この提案に基づくのが DevOps DevOps: Dev と Ops の協調 10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr - Slideshare https://www.slideshare.net/jallspaw/10-deploys-per-day-dev-and-ops-cooperation-at-flickr
17. 自動化: CI/CD CI (Continuous Integration) コードをリポジトリに頻 繁にコミットする手法 CD (Continuous Deployment) 自動化によりサービスを 更新しデプロイする手法 GitHub Actions を使った継続的デプロイについて - GitHub Docs https://docs.github.com/ja/actions/about-github-actions/about-continuous- deployment-with-github-actions Google Cloud 上での DevOps と CI / CD について | Google Cloud 公式ブロ グ https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/devops- and-cicd-google-cloud-explained?hl=ja
18. 継続的な改善 フィードバッ クサイクルに よる改善 単一のチーム で開発と運用 を行う Explore Continuous Improvement - Training | Microsoft Learn https://learn.microsoft.com/en- us/training/modules/characterize-devops- continous-collaboration-improvement/3-explore- continuous-improvement
19. MLOps MLOps とは CT (継続的学習)
20. MLOps Google の開催したイベント Cloud Next 2018 で有名になった概念 機械学習の成果をスケールさせる ためのさまざまな取り組み AI を育てる活動 (Waymo など)
21. CT (継続的な 訓練) MLOps にお ける継続的な 改善の実装 モデルを継続 的に訓練して 改善 MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning | Cloud Architecture Center | Google Cloud https://cloud.google.com/architecture/mlops- continuous-delivery-and-automation-pipelines-in- machine-learning
22. まとめ MLOps は機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り 組み MLOps は DevOps を ML に拡張したものであり、源流は TPS TPS は仕事を楽にすることが重要であり、データに基づいて PDCA サイクルを回すことでカイゼンを実施している DevOps はすばやい開発とフィードバックによる継続的な改善が重 要であり、そのために CI/CD パイプラインを構築し自動化している MLOps はフィードバックループを継続的な訓練により実現してお り、そのために機械学習パイプラインを構築し自動化している