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
機械学習関連の開発を 効率化した話
Search
nishiba
May 30, 2019
Technology
7
5.6k
機械学習関連の開発を 効率化した話
nishiba
May 30, 2019
Tweet
Share
More Decks by nishiba
See All by nishiba
gokartを作った話
nishiba
2
8.5k
m3 ai team
nishiba
36
48k
Graph Convolutional Networksを使った 推薦システム
nishiba
6
8.5k
エムスリーの機械学習チームビルディングの考え方
nishiba
13
7.4k
Graphの推薦システムへの応用
nishiba
6
8.9k
AI・機械学習チームにおけるデータパイプライン構築
nishiba
8
27k
エムスリーにおける 機械学習活用事例と開発の効率化
nishiba
3
6.8k
医療用語に注目した文書の類似度計算
nishiba
6
5.1k
WSDM 2018 論文読み会 Hyperbolic Representation Learning for Fast and Efficient Neural Qestion Answering
nishiba
0
1.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
物体検出モデルでシイタケの収穫時期を自動判定してみた。 #devio2025
lamaglama39
0
260
Dylib Hijacking on macOS: Dead or Alive?
patrickwardle
0
440
serverless team topology
_kensh
2
100
ソースを読むプロセスの例
sat
PRO
15
9.7k
Databricks AI/BI Genie の「値ディクショナリー」をAmazonの奥地(S3)まで見に行く
kameitomohiro
1
380
「魔法少女まどか☆マギカ Magia Exedra」の多様なバトルの開発を柔軟かつ効率的に実現するためのPure C#とUnityの分離について
gree_tech
PRO
0
240
CNCFの視点で捉えるPlatform Engineering - 最新動向と展望 / Platform Engineering from the CNCF Perspective
hhiroshell
0
120
Wasmの気になる最新情報
askua
0
180
あなたの知らない Linuxカーネル脆弱性の世界
recruitengineers
PRO
3
130
ローカルLLMとLINE Botの組み合わせ その2(EVO-X2でgpt-oss-120bを利用) / LINE DC Generative AI Meetup #7
you
PRO
0
140
[VPoE Global Summit] サービスレベル目標による信頼性への投資最適化
satos
0
210
Railsの話をしよう
yahonda
0
170
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Scaling GitHub
holman
463
140k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
34
2.3k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
44
7.8k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.6k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
7.9k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
Transcript
機械学習関連の開発を 効率化した話 エムスリー株式会社 西場正浩(@m_nishiba) MLPP #2 会場&フードスポンサー: SmartNews
自己紹介 • エムスリー株式 • AI・機械学習チーム • 機械学習エンジニア • SNS ◦
https://twitter.com/m_nishiba ◦ https://note.mu/nishiba • 興味あるキーワード ◦ 自然言語処理、推薦システム、開発効率化、チームマネジメント、 PdM • 資料は公開済み。手元でも確認しながら聞いてください ~
今日話すこと • エムスリーの開発体制。 ◦ 1アルゴリズム、1MLエンジニア ◦ 1MLエンジニア、複数アルゴリズム • 開発で感じた難しさ。 ◦
データ取得のための SQL ◦ クラス設計 ◦ コードレビュー ◦ パラメータとモデル・データの紐づけ管理 ◦ 前処理後データの再利用 ◦ データのバージョニング • 行った解決方法。 ◦ luigiをラップしたgokart(GitHubで公開。pip install gokart) ◦ データ取得タスク群の m3mushroom(非公開)
エムスリーの機械学習チームの開発体制 • 状況 ◦ MLエンジニアは3人程度 ◦ 設立2年弱 ◦ プロダクト・プロジェクト数は 19程度
◦ 自然言語処理、推薦がメイン • 基本は1アルゴリズム、1MLエンジニア ◦ 相談や議論はする ◦ 責任を持つ人、実装する人は基本的に 1人 • 1MLエンジニア、複数アルゴリズム ◦ 同時に複数のアルゴリズムの改善や開発を行うこともある。 ◦ 新規開発中に他のプロジェクトが ABテスト中&要改善
プロダクトの開発順序 • なるべく共通部分が多くなるようにプロダクトを作る。 ◦ やらない例: 機械翻訳+非テキスト系のリコメンド +画像診断 ◦ やる例: テキスト系のリコメンド、テキストの類似度、テキストのタグ付け
開発で感じた難しさ
データ取得が大変 • データが色んなところにある ◦ オラクル、Postgres、BigQuey、社内API ◦ 2000年創業で20サービス以上あるので・・・ • 色々Joinやfilterしないとモデル開発上意味のあるデータにならない。 •
サービス横断で分析するためにはフォーマットが揃っておらず色々加工する必要がある。 ◦ すごいSQLを書かないと・・・
• そもそも設計難しい・・・ • 他のプロジェクトでも使えるようにしたい。 • システム開発よりMLに強みがある新卒も入社後すぐに開発する (本番で動く) ◦ 1アルゴリズム、1MLエンジニア •
おれおれクラス群のコードレビュー &保守は辛い・・・ • ログ設計難しい、解読辛い。 設計が難しい
パラメータとデータ/モデルの管理が大変 • pickleを作ったときのパラメータ等を一緒に管理するのが大変 ◦ e.g. 極端の話、雑なナンバリングになる ▪ data/some_data.pkl ▪ data/some_data_1.pkl
▪ data/some_data_20190530.pkl • (試行錯誤中)昨日、めっちゃ良いスコアが出たけど再現できない !!(パラメータが分からない ) • ちょっと前に他のプロジェクトで作った word2vecを使いたいけど大丈夫だよね ?? • 本番でエラーがでたけど再現できない ! DB変わっている??
解決方法
パイプラインのためのパッケージ Luigi を使う • バッチ処理のためのパイプラインを構築するためのパッケージ ◦ Spotifyが作っているOSS ◦ https://github.com/spotify/luigi Task
BiqQuey API DB S3
• Luigiを使うことのメリット ◦ classの設計から解放される ! ▪ requires, output, runの3つの関数を書けば良い !
◦ 設計が統一される!! ▪ 新しいメンバーもすぐにキャッチアップできる !! ▪ コードレビューが楽々 ◦ ログがすごく読みやすい ! ▪ どのタスクが成功したか ?失敗したかが一目瞭然 ◦ 修正後の再実行が簡単 ▪ 途中のタスクが失敗 → コードを修正 → 落ちたところから実行される。
さらにgokartを開発 • Luigiをラップしたパッケージ ◦ エムスリーが作っている OSS ◦ https://github.com/m3dev/gokart • gokartを使うことのメリット
◦ 更にコード量が減らせる ▪ 保守コスト等も減少 ▪ 特にファイルの入出力周り ◦ (中間)出力ファイルの管理が楽 ▪ タスクのパラメータによりユニークなファイル名になる ▪ ファイルが生成されたときのパラメータが保持される ◦ 各タスクの実行時間を確認できる。 ◦ 出力をs3にするかローカルにするかをパラメータ一つで切り替え ◦ ジョブ終了時にslackに通知。
データ取得を共通タスク化 • gokartを使ってデータ取得を共通タスク化した。 ◦ e.g. DownloadNewsItems( from_date=date(2019, 1, 1), to_date=date(2019,
1, 31)) ◦ SQL等を意識する必要がない。 ◦ Pandas.DataFrameとして出力される。 Task BiqQuey API DB
質問どうぞ〜