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
フリーランスだらけの ML基盤開発 / ML Infra Development with F...
Search
Kengo Miyakawa
December 12, 2019
Technology
2.9k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
フリーランスだらけの ML基盤開発 / ML Infra Development with Freelance
Kengo Miyakawa
December 12, 2019
Other Decks in Technology
See All in Technology
kintone の AI コワーカーを、 Anthropic にエージェントを"ホストさせて"作った話 #devkinmeetup
sugimomoto
0
110
ゴールデンパスは敷いただけでは道にならない ─ 企画部門のエンジニアが技術標準を事業価値に変えるまで
mhrtech
1
170
「早く出す」より「事業に効く」 ── 顧客の業務サイクルから逆算するAI時代の二重ループ開発と「変化の設計者」 / devsumi2026
rakus_dev
1
260
“それは自分の仕事じゃない"を越えて行け
yuukiyo
1
380
個人開発で育てる「大規模設計の苗床」 - AI時代の1人開発から始める業務への知識接続 / The Seedbed for Large-Scale Design - From AI-Era Solo Projects to Professional Knowledge
bitkey
PRO
1
260
Claude Codeとハーネスについて考えてみる
oikon48
19
9.5k
美しいコードを書くためにF#を学んでみた話
yud0uhu
1
440
Making sense of Google’s agentic dev tools
glaforge
1
240
なぜ私たちのSREプラクティスはなかなか機能しないのか 〜システムより先に組織を見る〜 / Why our SRE practices aren't really working
vtryo
3
3.8k
Devsumi 2026 Summer 人もAIも使える共通基盤を事業の加速装置にする~デザインシステム運用に学ぶ組織レバレッジ~ 渡辺 凌央
legalontechnologies
PRO
0
150
Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer X11M (ExaDB-C@C) サービス概要
oracle4engineer
PRO
2
8.4k
キャリアの中で本を作る / Making a Book During Your Career
ak1210
0
140
Featured
See All Featured
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
390
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
2
330
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
760
Side Projects
sachag
455
43k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
350
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
13k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
800
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.8k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
190
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
610
Transcript
ϑϦʔϥϯεͩΒ͚ͷ MLج൫։ൃ ٶ݈ޗ @MLPP#5 2019/12/12 1
ٶ ݈ޗ (@N30nnnn) ࣗݾհ • ܦӦֶ - ౷ܭֶઐ߈ • ݸਓࣄۀओ
• σʔλੳ → ը૾ܥML → EM + MLOps • ݱࡏ2ࣾͰ MLOps 2
৬ྺ • ࠂཧళ (σʔλੳ) • ਓೳडୗ։ൃ1 (ML) • ਓೳडୗ։ൃ2 (ML,
EM) • (ݱ৬) גࣜձࣾΫϥϏε (MLOps, EM) ᵋ ձܭܥը૾ॲཧ • (ݱ৬) גࣜձࣾϨΞδϣϒ (MLOps) ᵋ ΦϯϥΠϯӳձ EM: HowͱWho EM: HowͱWho 3 ※ڐՄΛड͚ͯެ։ ※2019/12 ݱࡏ
MLνʔϜͷϝϯόʔߏ • (ݱ৬) גࣜձࣾΫϥϏε (MLOps, EM) ᵋ ձܭܥը૾ॲཧ • (ݱ৬)
גࣜձࣾϨΞδϣϒ (MLOps) ᵋ ΦϯϥΠϯӳձ ਖ਼ࣾһ: 2ਓ ϑϦʔ: 7ਓ ਖ਼ࣾһ: 2ਓ ϑϦʔ: 5ਓ 4 ※ڐՄΛड͚ͯެ։ ※2019/12 ݱࡏ
Agenda • ࠷ۙ࡞͍ͬͯΔϓϩμΫτͷߏ • Fargateϕʔε • EKSϕʔε • ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍ϓϩδΣΫτͷΈ •
ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • ઐྖҬͷҧ͍ • ͞ΕͨMLίʔυཧ • ߨͨ͡ղܾࡦ • ΠϯλʔϑΣʔεͷపఈ - ؔ৺ͷ 5
Fargateͷࣄྫ 6
ϓϩμΫτ: Fargate - ਪڥ • 1API - 1ϦϙδτϦ • gitflowͰ
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυͱ devσϓϩΠCircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 7 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 8 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 9 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 10 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: Fargate - ࠶ֶशػߏ 11 • ֶशσʔλRDSʹ. • ఆظతʹֶशΛτϦΨ. •
Dynamoʹֶश݁Ռอଘ • Dynamoࢀর͠࠷ྑͷϞσ ϧΛऔಘ • RDSʹཷΊΔͷΈͰɺ ੑೳ্/มԽΛଊ͑ ͍ͨ ※ڐՄΛड͚ͯެ։
EKSͷࣄྫ 12
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 13 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 14 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 15 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
ϓϩμΫτ: EKS - ਪڥ • ෳͷೖྗΛ·ͱΊͯਪఆ ΩϡʔܗࣜͷAPI • ࠶ֶशݕ౼த •
develop/master → ։ൃ/ຊ൪ • ΠϝʔδϏϧυ CircleCIͰࣗಈԽ • ΠϯϑϥTerraform 16 ※ڐՄΛड͚ͯެ։
• ͳΔ͘γϯϓϧͳ࡞Γ • δϣΠϯίετݮ • ຊ࣭తͳ։ൃʹઐ೦ • ҰํͰͳΔ͘Ϟμϯʹ • ৽͍ؒ͠ʹདྷͯͨ͘Ίͷڥ࡞Γ
17
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ 18 • ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • ઐྖҬͷҧ͍ • ͞ΕͨMLίʔυཧ
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ1 • ਓࡐαΠΫϧͷ͞ • 3ϲ݄, 6ϲ݄Ͱ͍ͳ͘ͳΔ͜ͱ • ࠾༻ଆ߹ɾΤϯδχΞଆ߹ ΩϟονΞοϓͷ͕࣌ؒπϥ͍ 19
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ2 • ઐྖҬͷҧ͍ • ඞͣ͠ML / αʔόʔαΠυ྆ํͷ͕ࣝ༗ΔΘ͚Ͱͳ͍ • αʔόʔαΠυͷ͠͞(e.g. APIपΓ,
ฒߦॲཧ) • MLͷ͠͞(e.g. ੑೳࢦඪ, Train,Validation,Test…) • ඇઐྖҬʹੵۃతͱݶΒͳ͍ ίϛϡχέʔγϣϯίετ͕πϥ͍ 20
ϑϦʔϥϯε͕ଟ͍PJͷΈ3 • ͞ΕͨMLίʔυཧ • લఏͱ͞ΕΔσΟϨΫτϦߏ / ਖ਼ղϥϕϧܗࣜ • ୯ҰͷࣈԽͮ͠Β͍ੑೳධՁ MLͷཧ͕πϥ͍
21
ΠϯλʔϑΣʔεͷపఈ 22
ؔ৺ͷ • Pythonʹଘࡏ͠ͳ͍ΠϯλʔϑΣʔε • σʔλͷࡏΓॲμϯϩʔυͳͲʹؔ༩ͨ͘͠ͳ͍ML • Ϟσϧͷൺֱํ๏લॲཧޙॲཧͳͲʹؔ༩ͨ͘͠ͳ͍αʔό • ͞Εͨίʔυͷ࣮ଶѲΛ؆ૉԽ͍ͨ͠ཧऀ ΠϯλʔϑΣʔεΛݻΊͯίϛϡχέʔγϣϯΛݮΒ͢
23
e.g. ਪఆॲཧͷ߹ 24 αʔόʔαΠυ ML
e.g. ਪఆॲཧͷ߹ 25 αʔόʔαΠυ σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β ฦ٫࣌ͷܗΛ αʔό͔Β ML σʔλͷॴࡏΛML͕
ؾʹ͢Δඞཁ͕ͳ͍
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ 26 ݺͼग़͠
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β σʔλͷॴࡏ, औಘํ๏ΛML͔Β ੑೳൺֱͷ
Ϟσϧબͷ໌ࣔ 27 Ϟσϧաڈใͷॴࡏ, औಘ,هΛ Ϟσϧաڈใͷॴࡏ, औಘ,هΛ
e.g. ࠶ֶशػߏ αʔόʔαΠυ ML αʔόʔαΠυ ࠶ֶश༻σʔλϕʔε •ը૾ྨςʔϒϧ •จࣈྻݕςʔϒϧ •OCRςʔϒϧ •……
நԽ 28
• ݸʑਓͷઐྖҬੌ͍ • ϑϦʔϥϯεͷੜ໋ઢ • ؔ৺֎ʹؔ༩ͯ͠ΒΘͳͯ͘ྑ͍ߏ • ҟͳΔઐؒͰͷίϛϡχέʔγϣϯݮ͠ෛ୲ݮ • αʔόʔαΠυͷΈͳΒͣMLϑϦʔϥϯεͰՄೳʹ
29 ·ͱΊ