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
Mercari ML Platform
Search
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
November 02, 2018
Technology
1
17k
Mercari ML Platform
Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
November 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
See All by Hirofumi Nakagawa/中河 宏文
IoTデバイスでMLモデルを動かす技術
hnakagawa
0
170
Kanazawa_AI.pdf
hnakagawa
0
190
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例と プロダクトにおけるEdgeAI technologyの展望
hnakagawa
5
8.9k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド CCSE 2019 version
hnakagawa
0
320
メルカリ写真検索における Amazon EKS の活用事例
hnakagawa
6
29k
メルカリの写真検索を支えるバックエンド
hnakagawa
1
1.1k
mlct.pdf
hnakagawa
2
2.1k
機械学習によるマーケット健全化施策を支える技術
hnakagawa
0
240
メルカリのマーケット健全化施策を支えるML基盤
hnakagawa
10
9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
増え続ける脆弱性に立ち向かう: 事前対策と優先度づけによる 持続可能な脆弱性管理 / Confronting the Rise of Vulnerabilities: Sustainable Management Through Proactive Measures and Prioritization
nttcom
1
230
Datasets for Critical Operations by Dataform
kimujun
0
130
「手を動かした者だけが世界を変える」ソフトウェア開発だけではない開発者人生
onishi
15
7.9k
【CEDEC2025】ブランド力アップのためのコンテンツマーケティング~ゲーム会社における情報資産の活かし方~
cygames
PRO
0
150
2025-07-31: GitHub Copilot Agent mode at Vibe Coding Cafe (15min)
chomado
2
270
Mambaで物体検出 完全に理解した
shirarei24
2
110
会社もクラウドも違うけど 通じたコスト削減テクニック/Cost optimization strategies effective regardless of company or cloud provider
aeonpeople
2
410
Vision Language Modelと自動運転AIの最前線_20250730
yuyamaguchi
2
860
隙間時間で爆速開発! Claude Code × Vibe Coding で作るマニュアル自動生成サービス
akitomonam
2
230
alecthomas/kong はいいぞ
fujiwara3
6
1.2k
オブザーバビリティプラットフォーム開発におけるオブザーバビリティとの向き合い / Hatena Engineer Seminar #34 オブザーバビリティの実現と運用編
arthur1
0
160
Microsoft Learn MCP/Fabric データエージェント/Fabric MCP/Copilot Studio-簡単・便利なAIエージェント作ってみた -"Building Simple and Powerful AI Agents with Microsoft Learn MCP, Fabric Data Agent, Fabric MCP, and Copilot Studio"-
reireireijinjin6
1
190
Featured
See All Featured
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.4k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
278
23k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1k
Scaling GitHub
holman
461
140k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.9k
Bash Introduction
62gerente
613
210k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.2k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.6k
Transcript
Mercari ML Platform
自己紹介 • Hirofumi Nakagawa(hnakagawa) • 2017年7月入社 • 所属はSRE • デバイスドライバ開発からフロントエ
ンド開発までやる何でも屋 • NOT MLエンジニア
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component ML platform architecture
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component
Container imageを自動でbuild。利用者がDockerfileを 書く必要は極力無いようにしてある Cluster Pipeline Engine CLI/Image builder Metrics Clusterリソースを管理し、container化されたData
Pipelineを実行する Prometheus使用している。ML modelに関するmetrics を取得
Kubernetes CLI Image builder Cluster Pipeline Engine Dashboard Metrics Runner
Component Mercari ML Component
前処理や分類器をContainer Pipelineで実行できるよう にコンポーネント化したもの Runner ML Component Mercari ML Component Training/Serving環境でcluster環境とlocal環境の差を
埋める データ・ソースやitem分類等、社内利用に特化したコン ポーネント
Container Based Pipeline
DataSource Image Text Preprocessing Image PV Picture Preprocessing Image PV
PV Estimator Image 全ての出力はPVに保存されキャッ シュとしても利用できる
Model Training & Serving Workflow
CI Training Cluster Job ・・・ Model Repository Job Job Serving
Cluster REST API TF Serving Faiss ・・・ 全てのModelが version管理 & image化されている
Serving Architecture
Mercari API Flask SK Model SK Model SK Model TensorFlow
Serving TF Model TF Model TF Model Virtual Service Basic serving API architecture
Streaming serving API architecture Flask SK Model SK Model SK
Model TensorFlow Serving TF Model TF Model TF Model Virtual Service Proxy
A/B Test Architecture
Model Service A Virtual Service Model Service B Mercari API
90% 10% Model API is activated by Istio
Common Problems of Model Serving
Huge model file vs container image • 巨大なMLモデルファイルをimageに含めるか否か • 含めないのであれば何処に配置するのか
• ポータビリティとロード時間のトレードオフ
Effective memory usage • 数GB程度のメモリを使用するのは普通 • プロセス毎にモデルをロードする必要がある環境は辛い • Copy on
Write(CoW)を利かす工夫が必要
In Progress
モデル評価と ReTrainingの自動化 モデル生成の 自動化 本番環境への自動 Deploy Architecture searchやHyper parameter optimization
によって簡単なモデル生成を自動化・簡素化 生成されたモデルを本番環境へ自動Deployし、最も良 いモデルが自動選択される 高度な自動化 運用中のモデルの評価/可視化、Re-Trainingを高度化・ 自動化する
ML Continuous Deployment Deploy Monitoring Evaluation Hyper parameter optimization Re-Training
リリース後も 精度監視・Hyper parameterチューニング・Re-training・Deployを自 動で行う
AutoFlow Feature Extraction Components Concatenation Components Classification Components Model Builder
Component Repository
In Future
Edge Device Democratization of AI Further Automation Future Plans
Edge Device • TensorFlow LiteやCore ML等Edgeサイドでpredictionを行える環 境が整ってきた • EdgeでのpredictionはUX上大きなメリットがあると考えている •
調査・研究を進めているので今後に乞うご期待?
Democratization of AI • 多くのモデルが求められている • MLエンジニア以外もモデルを作れるようにする • DataPlatformと合せて環境を整備する必要
Further Automation • 近い将来、数千〜のモデル運用を行う必要がある • さらなる高度な自動化が不可欠
None