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Web系企業研究所における研究開発を加速させるエコシステム / Ecosystem accelerates our R&D in CyberAgent AI Lab

chck
October 08, 2021

Web系企業研究所における研究開発を加速させるエコシステム / Ecosystem accelerates our R&D in CyberAgent AI Lab

PRMU #202110での発表資料です

chck

October 08, 2021
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Transcript

  1. Web系企業研究所における 研究開発を加速させるエコシステム PRMU研究会 20211008 Yuki IWAZAKI@chck / CyberAgent AI Lab

  2. Hello! I am Yuki IWAZAKI@chck ◦ 2014...Backend Engineer in DSP

    └2018-...Research Engineer in AI Lab ◦ Ad x Multimedia (Vision & Language) 2
  3. CyberAgentの事業領域 3

  4. AI Labの立ち位置 4

  5. CyberAgent AI Labについて 2016年に設立された研究組織 30名以上のResearch Scientist, Engineerが在籍 今年の論文投稿数99件 (acceptance: 31.3%)

    https://cyberagent.ai/ailab/ 5
  6. 組織体制 AI Lab Creative Group Human-computer interaction Econ & Optimization

    Creative Research NLP Applied ML Algorithms Graphics Audio Media Fundamentals Econ Research Econ Social Implementation Reinforcement Learning 6
  7. AI LabにおけるR&Dの進め方 • 学術貢献 -> 論文投稿, 学会発表, 特許 ◦ Proposal

    first, Bottom up ▪ 会社の事業領域に関連する基礎, 応用研究 • 事業貢献 -> コンサル, EDA, Modeling ◦ Task first, Top down ▪ プロダクトと連携して課題解決 7
  8. AI LabにおけるR&Dの進め方 • 学術貢献 -> 論文投稿, 学会発表 ◦ Proposal first,

    Bottom up ▪ 会社の事業領域に関連する基礎, 応用研究 • 事業貢献 -> コンサル, EDA, Modeling ◦ Task first, Top down ▪ プロダクトと連携して課題解決 8
  9. 共通のML基盤を持たないAI事業本部 広い事業領域 - over 20 products 少数精鋭の開発チーム - 5-15名/product 裁量権は各チームに

    - 技術選定からプロセスまでメ ンバーで決定 9
  10. プロダクトとの連携例 タスク相談 モデル実装 データ提供 実験レポート共有 プロダクトA AI Lab 専門的なFeedback 産学連携先

    研究室 データ提供 タスク相談 専門的なFeedback モデル実装 実験レポート共有 10
  11. プロダクトとの連携例2 タスク相談 モデル実装 データ提供 実験レポート共有 プロダクトB AI Lab 専門的なFeedback 途中から参戦

    データ提供 専門的なFeedback AI Lab 11
  12. 研究組織における3つの課題 1. データ管理 2. モデル管理 3. 実験管理 12

  13. 1. データ管理

  14. 課題: データ管理 • データ形式がProduct/Project毎に違う ◦ CSV, JSON, S3, RDB, BigQuery,

    etc… ◦ Domain知識フル動員な鬼Query • 前処理の共有や冪等性担保が困難 ◦ 属人的で難解なREADME ◦ 先人の実験時とレコード数が違う ◦ リーダブルコーディングが浸透しづらい ◦ 新メンバーやインターンの学習コスト高 preprocess preprocess preprocess product_a dataset_c product_b 14
  15. 解決: tensorflow-datasets • Public/Private Dataset loader ◦ 社内GitHubからpip installで利用 •

    特徴 ◦ データの読込, 追加が簡単 ◦ ProductやProjectの単位でVersioning ◦ Apache Beamによる並列分散処理 product_a product_b dataset_c product_a dataset_c product_b ailab-datasets 15
  16. tensorflow-datasets: load tf.dataやnumpy, pandas形式でloadできる 16

  17. tensorflow-datasets: load tf.dataやnumpy, pandas形式でloadできる 17 Datasetを指定 Iterationの定義

  18. tensorflow-datasets: load tf.dataやnumpy, pandas形式でloadできる 18 tf.data numpy pandas

  19. tensorflow-datasets: create tfds cliからtemplateを生成 19

  20. 20

  21. 21 Versioning Metadata. カラムの型の定義 データの説明文 引用論文のURL データのダウンロード 分割方法の指定 前処理含むGenerator

  22. 22

  23. 23 前処理含むGenerator (apache-beam pipeline)

  24. ailab-datasets: list product_a product_b ailab_datasets/ ┣products/ ┃┣product_a ┃┗product_b ┣image_classification/ ┃┗imagenet

    ┗text_generation/ https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview 25
  25. 2. モデル管理

  26. 課題: モデル管理 • モデルの再発明が多発 ◦ 似たタスク前に誰かがやっていたような ◦ benchmark取りたいが再実装した方が早そう • 研究者間でモデルの重みシェアしたい

    ◦ 既にどんなモデルがあるか把握しづらい ◦ Aさんの学習済モデルはBさんのテーマで応用できるかも • Public pre-trained modelのprivate版がほしい ◦ ResNet(on imagenet)やBERT(on jawiki)の社内データ版 27
  27. 解決: AI Hub tensorflow-hubのManaged版であるAI Hub(GCP)を利用 学習済モデルやNotebookがPrivateに共有可能 28

  28. AI Hub 実体はuploadしたobjectの検索service Metadataを入力し共有したいobjectをupload tf.hubのself-hostingも可能だが 現状はCloud版であるAI Hubで必要十分 tensorflow/hub/issues/266 29

  29. AI Hub 検索機能付きで管理しやすく,Downloadして利用 30 Public model Private model

  30. 3. 実験管理

  31. 課題: 実験管理 Teamや個人で実験管理がしたい Free: MLflow, Keepsake, TensorBoard SaaS: Neptune.ai, Comet.ml,

    Wandb MLflowはServer構築が面倒 SaaS系は個人の無料枠を超えると高い 32
  32. 課題: 実験管理 MLflow Serverを1つ立てて使い回しでもよいが, Experiments枠で各Userの実験を混ぜると煩雑 個人やチーム単位で1MLflowあるとBetter 33 ▪ Write ▪

    Read
  33. 解決: MLflow Cluster • AI Lab共通のMLflow Clusterを構築 • 特徴 ◦

    実験管理は各人独立したendpointを提供 ◦ OSSのMLflow Tracking ServerをLab PrivateでHosting ◦ GCP Resourceで各ユーザはCost/Server管理要らず ◦ Google Account Whitelistで共同研究先との利用にも 34
  34. 35

  35. 36

  36. 37

  37. 38

  38. Cloud IAPによるユーザ認証 39 Not Authorized

  39. 利用の流れ 1.利用希望者の$user endpointを作成 2.Training codeからOAuth Token発行 3.Serverに向けて実験ログを飛ばす 4.${MLFLOW_HOST}/${USER}にアクセス 5.実験結果を自由に管理 40

  40. MLflow Cluster構築ハンズオン Blog公開したのでぜひ https://cyberagent.ai/blog/research/15272/ 41

  41. Summary - 実験の流れ - Data (tensorflow-datasets) - -> Preprocess (tft,

    tf.data, numpy, pandas) - -> Training (ai platform training) - -> Save model (AI Hub) - -> Report (MLflow) OSSを上手くwrapすることで メンテコストを抑えた実験サポート環境を実現 42
  42. We’re Hiring! (学生の方向け) 44

  43. We’re Hiring! (学生の方向け) 45

  44. We’re Hiring! (社会人の方向け) 46

  45. We’re Hiring! (社会人の方向け) 47

  46. 48 Thanks! Any questions? You can find me at: ◦

    github.com/chck ◦ iwazaki_yuki@cyberagent.co.jp