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MLOps のはじめかた Asei Sugiyama

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自己紹介 杉山 阿聖 (@K_Ryuichirou) Software Engineer @ Citadel AI Advisor @ Money Forward Google Cloud Innovators Champion @ Cloud AI/ML MLSE 機械学習オペレーション WG 機械学習図鑑 共著

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背景 機械学習は未だ日進月歩 Foundation Model 登場以降の動きは凄まじい さまざまな機械学習の運用に関する事例も出てきている 一方、これから始める組織も数多くある その場合、出てくる事例は最初に参考とするには難しすぎる

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最近の例 NTT Docomo 分析用基盤に papermil & Airflow スケーラビリティを Kubernetes で確保 費用と運用負荷から考えて はじめた直後にはオススメ できない たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方 ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプライン ー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ https://nttdocomo-developers.jp/entry/202212191200_2

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主旨 機械学習を運用し始めるための技術的な取り組みについて、Money Forward でのこれまでの活動を振り返りつつ共有します

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まとめ Money Forward のこれまでの MLOps に関する取り組みを振り返り re:Invent で発表した Inferentia に取り組みへ至るまでには複数の取り組 みがあった 堅牢なものを時間をかけて目指すのではなく、小さくはじめて少しずつ ステップアップするほうが良い 自分たちのスキルセットとマッチする技術を選ぶことは大事

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TOC これまでの歩み <- はじめての機械学習パイプラインの構築 これまでのふりかえり

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これまでの歩み 次の3つが大きなイベント AI 推進部設立 Step Functions による機械学習パイプライン構築 AWS Inferentia を用いた推論API開発

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AI 推進部設立 2名からスタート 担当者の Note 記事 採用がすごい速度で進 んでいった AI推進部って何だ？｜Tatsuya Kono｜note https://note.com/tatsuyakono/n/n305d8d614f16

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Step Functions による機械学習 パイプライン構築 AWS Step Functions で機械学習 パイプラインを構築 当時の新機能を用いて、カナリ アリリースを実装 StepFunctionsを使ってSageMakerエンドポイントのデプロイを実行する - Money Forward Developers Blog https://moneyforward- dev.jp/entry/2021/11/16/stepfunctions-sagemaker-endpoint-deploy/

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AWS Inferentia を用いた推論 API開発 チャットボット用機械学習 基盤の新基盤への移行 ユーザーに学習、推論の機 能を開放 短期間 (2ヶ月) で実施 AWS re:Invent 2022 - How four customers reduced ML inference costs and drove innovation (CMP226) - YouTube https://youtu.be/dVlNobmvoTg? t=1073

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Money Forward Techbook #5 Inferentia を含めたさまざまな推 論環境でのベンチマークが記さ れている Money Forward Techbook #5：まねふぉ執筆部 https://techbookfest.org/product/6NXreHXRLLWVPx9g4DRTsZ? productVariantID=pWr6n1KxikP4g9YC2uqTyj

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これまでの歩みを振り返って 最初は「MLOpsってなんですか？」から始まっていた DevOps との違いは？ ML 特有な問題は？ HiTTO では超短期間で高負荷に耐えるサービス基盤を作成しているが、 それまでの経験の上に成り立っている

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次のポイントを移行で重点的にふりかえり 初期のチームビルディングでどのような議論をしたか？ どのように技術選定を行ったのか？

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TOC これまでの歩み はじめての機械学習パイプラインの構築 <- これまでのふりかえり

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はじめての機械学習パイプラインの構築 勉強会 読書会 機械学習パイプラインの構築

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勉強会 MLOpsや機械学習の一般論について情報提供 テーマを決めて1時間で実施 月1ペースで実施

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読書会 MLOps に関する書籍を用いて週1ペースで読書会 i. Introducing MLOps ii. 入門 機械学習パイプライン 該当箇所の内容の確認と、業務適用についての議論

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Introducing MLOps MLOps に関連する概念を実装に 依存しないように述べた書籍 広く MLOps について調べたい ときには良い 実際に自分たちの現場に適用し ようとすると迷う Introducing MLOps https://www.oreilly.com/library/view/introducing- mlops/9781492083283/

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入門 機械学習パイプライン TFX (TensorFlow Extended) に 基づいて機械学習パイプライン の実装方法について述べた書籍 具体的な実装方法について述べ ているので業務をイメージしや すい TensorFlow や Google Cloud を 前提としているので癖は強い 入門 機械学習パイプライン https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119519/

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読書会での議論内容 (1/2) 本当にこれやる? モデルの精度評価に基づくデプロイって必要？ Fairness とか今やる？ 本当にこれ使う？ TFX 使う？ Kubeflow Pipelines 使う？ TF Serving 使う？

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読書会での議論内容 (2/2) 自分たちのスキルセットと照らし合わせたときに、それらのプラクティ スや技術を採用すべきか議論 大概の場合は「最初はスキップしたほうがいい」「やめたほうが良い」 と答えた

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機械学習パイプラインの構築 AWS Step Functions による構築 AWS のサービスの中でもっとも ミニマムに構築できるサービス だった アップデートがあり、AWS のほ ぼすべての機能を使えるように なった StepFunctionsを使ってSageMakerエンドポイントのデプロイを実行する - Money Forward Developers Blog https://moneyforward- dev.jp/entry/2021/11/16/stepfunctions-sagemaker-endpoint-deploy/

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TOC これまでの歩み はじめての機械学習パイプラインの構築 これまでのふりかえり <-

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これまでのふりかえり 技術選定に際しての考慮事項 構築したあとで直面した課題 もしもう一度始めるならば

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技術選定に際しての考慮事項 自分たちのスキルセットとマッチする技術を選ぶことは大事 MLOps だからという理由で新しい技術に手を出すと痛い目を見る 困難に直面した際に頼れる先があることは大事 サポート コミュニティ

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構築したあとで直面した課題 (1/2) ML 特有の事情で困ったこと 結構 ML 特有の事情で困るので、それ以外の箇所で困らないようにして おくのが理想 HW の制約上、典型的なサーバレス用サービスを活用できない (Fargate ではなく EC2 が必要) 自然言語処理で想定していなかった入力が与えられ緊急対応

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構築したあとで直面した課題 (2/2) ステークホルダーが多様になる点は注意が必要 データの利用についての価値観の差異 セキュリティを保ちたいチーム データを利用したいチーム きれいなワークフローを構築してからリリースしたいものの、最初のリ リースではさまざまな事情で難しい 事前の期待とマッチしない場合の対応も大変 (思っていたほど使われな い、思っていた精度が出ない、など)

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もしもう一度始めるならば 最初のリリースはミニマムに始められるよう注力する 想定外のことや未知の課題に直面することが不可避 堅牢なものを時間をかけて目指すのではなく、小さくはじめて少しずつ ステップアップするほうが良い

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まとめ Money Forward のこれまでの MLOps に関する取り組みを振り返り re:Invent で発表した Inferentia に取り組みへ至るまでには複数の取り組 みがあった 堅牢なものを時間をかけて目指すのではなく、小さくはじめて少しずつ ステップアップするほうが良い 自分たちのスキルセットとマッチする技術を選ぶことは大事