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
180
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
開発生産性を測る前にやるべきこと - 組織改善の実践 / Before Measuring Dev Productivity
kaonavi
13
6k
Reach American Airlines®️ Instantly: 19 Calling Methods for Fast Support in the USA
flyamerican
1
170
関数型プログラミングで 「脳がバグる」を乗り越える
manabeai
2
200
クラウド開発の舞台裏とSRE文化の醸成 / SRE NEXT 2025 Lunch Session
kazeburo
1
240
fukabori.fm 出張版: 売上高617億円と高稼働率を陰で支えた社内ツール開発のあれこれ話 / 20250704 Yoshimasa Iwase & Tomoo Morikawa
shift_evolve
PRO
2
8k
高速なプロダクト開発を実現、創業期から掲げるエンタープライズアーキテクチャ
kawauso
3
9.6k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
54
20k
面倒な作業はAIにおまかせ。Flutter開発をスマートに効率化
ruideengineer
0
270
Delegating the chores of authenticating users to Keycloak
ahus1
0
160
成長し続けるアプリのためのテストと設計の関係、そして意思決定の記録。
sansantech
PRO
0
130
タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ
ttccddtoki
6
2.4k
IPA&AWSダブル全冠が明かす、人生を変えた勉強法のすべて
iwamot
PRO
2
170
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.1k
Navigating Team Friction
lara
187
15k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.5k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.7k
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