MLOpsの始め方
機械学習を本番システムで活用するためには機械学習とソフトウェア両方の開発と運用が必要になります。その方法論や文化をMLOpsを呼びます。機械学習(ML)を組み込んだDevOpsという造語です。
本発表では機械学習を本番システムに導入する際に頻繁に発生する技術的、組織的な課題を説明し、課題を乗り越えるための方法や仕組み、チーム体制を実例を用いて解説します。具体的にはMLOpsを導入するタイミングや、導入時に必要なワークフローとシステム、役割分担等になります。本発表によって、聴講者が機械学習を本番システムで使い、ビジネス価値を生むための礎になることを目指します。
Outline/Structure of the Talk
- 自己紹介
- 課題設定:機械学習を本番システムに組み込むための技術的、組織的な課題について説明します。
- MLOps:機械学習を組み込んだシステムを管理する方法を説明します。
- MLOpsの始め方:チームやプロダクトにMLOpsの方法論を導入するための手順や仕組みを説明します。
- まとめ
Learning Outcome
機械学習を本番システムに導入し、継続的に価値を生むように改善するための仕組みや組織体制の作り方を解説します。
Target Audience
機械学習の開発者、機械学習を使ったシステムやソフトウェアの開発者
Prerequisites for Attendees
機械学習の基礎知識、DevOpsの基礎知識
Links
https://www.slideshare.net/yusukeshibui/devsumi-2021-mlops-for-selfdriving-car
https://www.slideshare.net/yusukeshibui/quality-of-mlsystem
https://www.slideshare.net/yusukeshibui/machine-learning-microservicemanagement
schedule Submitted 1 month ago
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※本セッションはアギレルゴコンサルティング株式会社のスポンサーセッションとして提案しています。
皆さんにとってDevOpsってなんですか?デプロイの自動化ですか?インフラストラクチャー・アズ・コード(IaC)ですか?運用部門と開発部門が共通言語をもって協力し合うことですか?SlackでChatOpsですか?テスト自動化ですか?全社でフィードバックを短期化することですか?
DevOpsは、写真共有サイトのFlickr社の人たちが発表したスライドが一つの源流です。
https://www.slideshare.net/jallspaw/10-deploys-per-day-dev-and-ops-cooperation-at-flickrこれにインスパイアされた Patric Debois さんたちが、DevOpsDaysを始めたそうです。もともと考えていたアイデアはシステム管理者のためのカンファレンスだったとか。(詳しくは基調講演で)
これに影響を及ぼしているのが、当時ThoughtWorks(当時)の Jez Humble さんの「Continuous Delivery 継続的デリバリー」です。
また、概念を会社全体のビジネスに広げ、いまでいうDXをうたっているのが Gene Kim さんの「Phoenix Project」でした。
Microsoft(当時) の Sam Guckenheimer さんはAgile 2014 の基調講演で、「Microsoft's Journey to Cloud Cadence 」で、同社が行ったシステム開発全体の近代化の中で、多くのDevOps/技術プラクティスを取り上げ、アジャイルに取り組む企業が進む先としての一つの像を整理し、現在の「Azure DevOps」や「Github Actions」プロファクトにつながっています。
こうしてDevOpsは、インフラの自動化、コーディングプラクティスの普及、フィードバックサイクルの短縮化、それらにともなうビジネスや組織体制の変革、を取り込みながら広がってきました。
本セッションでは、そうしたDevOpsの背景と広がりを整理します。
さらに、任天堂「ゼルダの伝説 Breath of the Wild」、東宝「シン・ゴジラ」、ポリゴンピクチュアズのアニメ制作過程など、コンテンツ業界での制作過程の変化なども織り交ぜながら、私たちにできそうなことはなにか、探っていきたいと考えています。
主催者として、どうして、アジャイルテスティング研修、アジャイルリーダーシップ研修、情熱プロダクトリーダーシップ研修を企画しているかについても紹介できればと考えています。
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