機械学習を 無理なく広告システム に導⼊する MLOps勉強会 Fringe81 ⻑⾕川⼤耀

⾃⼰紹介 ⻑⾕川⼤耀(@Hase8388) で、機械学習の開発やってます 物理学(⼤腸菌)=> 広告配信(Scala)=> 広告配信(ML)

広告配信のビジネスモデル • ユーザー情報を元に、興味がありそうな広告を配信する • お⾦が⼊ってくるのは、広告をclickしたときなので、 よりユーザーが興味がある広告を優先的に表⽰すれば、それだけ 利益に繋がる

• ユーザー情報を元に、興味がありそうな広告を配信する • お⾦が⼊ってくるのは、広告をclickしたときなので、 よりユーザーが興味がある広告を優先的に表⽰すれば、それだけ 利益に繋がる 広告配信のビジネスモデル 機械学習でclickする確率(CTR)をより正確に予測すれば 売上に貢献しうる

もっと単純なロジックでも良いのでは? 機械学習にすることでメリットは⾮常に多い • メディアなどの傾向が変わってもすぐに柔軟に対応できる • 多くの情報(特徴量)を、より柔軟に予測に活⽤できる • 特徴量やパラメータなど、改善できる⾃由度が増える

今⽇話すこと 話さないこと • アルゴリズムのガッツリとした話 • 特定のライブラリ、フレームワークの話 など 機械学習を広告配信システム 上で安定的に動かすための 実装、運⽤⽅法 その上で機械学習システムを 確実に運⽤と改善を ⾏っていくための⼯夫

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広告配信は、ビジネス上の制約も多い 配信側で、モデルを復元/予測を⾏う必要が あるため、配信側(アプリケーション側)のエンジニアと 密な連携が不可⽋ 配信側の開発を⾏うエンジニアと、 どのように齟齬なく、開発をおこなうか? 20ms以内に、最適な広告を決定 し、返却する必要がある

1. チーム間で開発前に認識合わせを⾏う • 懸念されるリスクを整理し、対策を考える • 正常/異常のパターンを洗い出し、どちら側で対応するかを決める • ex モデルのメトリクスがおかしい場合、ML側で更新を停⽌します • 配信側でできること/できないことの整理 • 仕様に落とし⽳がないかをチェック • ex xxGBまでは配信のメモリに乗せれるけど、それ以上だと厳しいです • それぞれチームでの⽤語についての認識を合わせる • ⼀番重要! 意味がズレると予測も当然ズレる • ex この数値、パーセンテージで表してるんじゃないの!?

特に、ログに落とせる(せない)モノを確認 ML側でテストと検証を⾏いやすいように、 ログの仕様については予めシステム側のエンジニアと協議 • A/Bテストや、性能確認のために、必ず落としたい値 • 配信パフォーマンスや設計上、どうしてもムリな値 • メトリクス観点で、ロジックid, 予測値、clickしたか、落札額など • テスト観点で、1000回に⼀回だけ、重み値、特徴量の種類、など 出⼒するログは、

2. それぞれの実装を相互レビュー • 配信側にMLがわかるエンジニア、ML側に配信サーバー がわかるエンジニア(私)がいたので相互レビュー • 詳細に確認したのは、 • 配信側エンジニア: 読み込む重みファイルのフォーマット • ML側エンジニア: 予測計算の式と、ログのフォーマット 向こう側の、ここがズレてると死ぬ！ という観点をお互い認識して、確認し合う

3. なにかあっても、すぐ⽌められる設計に • ストレージに学習結果を保存し、配信側で読み込んで予測する 機械学習 システム ストレージ • 開発とテストが⾮常に楽 • 機械学習側で問題が起きても、配信で読み込みをやめればよい • 問題が起きたときも原因の切り分け、特定が容易 学習結果 を保存 配信サーバ 読み込み

3. なにかあっても、すぐ⽌められる設計に • ストレージに学習結果を保存し、配信側で読み込んで予測する 機械学習 システム • 開発とテストが⾮常に楽 • 機械学習側で問題が起きても、配信で読み込みをやめればよい • 問題が起きたときも原因の切り分け、特定が容易 配信サーバ 古いファイル を再読み込み 学習結果 を保存 障害 発⽣ ストレージ

さらに配信側の負荷をより減らすために モデルを復元するための、 重み値をすべて配信サーバーのメモリで持つ必要がある 巨⼤なファイルだとGCが⾛って、配信の処理が⽌まる そのため、精度を担保しつつ、 重みファイルの容量をなるべく⼩さくする必要がある

• カテゴリの数が⼤きい特徴量は使わない • モデルを数週間に⼀回、洗い替え • もう使われなくなったCreativeなどの重み値を削除する • ファイルの容量が閾値異常なら、エラーを吐く • (やらなかったけど)L1正則化で、影響が⼩さいカテゴリは消す さらに配信側の負荷をより減らすために

4. あと細々したコード上の⼯夫とか • 塵も積もればの精神で諸々⼯夫 • メモリの最適化、処理の効率化などなど • このあたりは、別のタイミングで発表したので、もしご興味あれば https://speakerdeck.com/hiroaki838 8/pythonde-chu-li-woyorixiao-lu- hua-surutamefalsetipsji

機械学習システムとして、⾏いたい仕様 学習: ⼤量のログから、短時間で効率的な学習⽅法 改善: なるべくコードに⼿を⼊れず、簡単に本番にデプロイ

学習: ⼤量のログを効率よく学習するために • 異なるログから複数個のデータセットを構築し、 並列でモデルを学習 • 並列処理はPythonで無理せず、プロセス⾃体を複数⽴ち上げ実⾏ data1 model1 model3 data2 data3 model2 学習 学習 学習 weight 平均 平均 平均

改善: AWS Cloud Foramtion + Step Functions で素早くデプロイ • Cloud Formationを利⽤し、⼀発で環境構築、更新 • インスタンスタイプなどの、実⾏環境を容易に変更可能 • Step Functionsで、job flowを定義 • 処理がどこまで実⾏されているかがConsole上から確認できる

おわりに • 広告配信のように 、MLとシステムが密になるなら、 • 設計段階から配信側と連携 • ここが⾷い違っているとヤバいポイントを予めお互い把握 • テストや責任範囲も明確にしておくとリリース後もスムーズ • 機械学習モジュール⾃体は、 • ⼤量のログを効率的に(スケーラブルに)さばけるように⼯夫 • リリース後、なにか起きることを前提に、容易に修正できる設計

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