異音検知プラットフォーム開発におけるMLOpsの実際と考察 - MLOps コミュニティ #3
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- 26. FAST-D開発環境 リサーチャ ソフトウェアエン ジニア クラウド(AWS)前提の開発しない ● Try and Error の回数が多い ため、クラウドの遅さがネッ ク。オンプレ高スペックマシン がほしい。 クラウド(AWS)前提に開発したい ● マネージドサービスの活用、 トラブルやサーバー運用は最 小限にしたい。 Python が基本開発言語 スクラム開発の採用
- 27. FAST-Dプロダクトの開発(例: 学習モデル生成) リサーチャ ソフトウェアエン ジニア 前処理方法考案・実装 - 経験と実行回数に基づく。 学習モデル生成考案・実装 - 多くの実験を重ねる必要がある。 前処理ロジック移植 - AWS Lambda - Amazon ECS 学習モデル生成ロジック移植 - Amazon SageMaker - MLインスタンス同時立ち上げ。 - モデル評価・比較。 ● 各前処理仕様ヒアリング。 ● 最新リサーチャコードの確認。 ● 最新リサーチャコードを確認。 ● テストデータと結果のマッチ。 FAST-DプロダクトへFAST-D PoC へ
- 29. FAST-Dプロダクトの開発利点 リサーチャ ソフトウェアエン ジニア ● リサーチャ、及び、ソフトウェアエンジニアとのコミュニケーションが取りやすいので、都度仕様を 聞くなどができる。 ● チーム個別ではるが、スクラム開発により、毎日のアップデートを確認できるようにしている。 ● 最終的にテストをする場は、 AWSなのでテスト環境を作りやすい。
- 30. FAST-Dプロダクトの開発の問題点 リサーチャ ソフトウェアエン ジニア ● PoC の進捗速度が早いためか、ソース コードと結果の関連管理が乱雑になりが ち。 ● 経験とセンスがものをいう。 (問題点とは 言いづらい。) ● リサーチャが求めていた推論精度に達さ ないことがある。(※最終的には達するよ うにチームが注力する。 ) ● がんばって開発したはいいけど、次バー ジョンあたりで利用しなくなる機能があ る。(※費用対効果の見極めが難しい。 )
- 31. FAST-D開発環境( 理想 ) リサーチャ ソフトウェアエン ジニア ● 開発環境が統一されている。 ● 使うソースコードも一意になっている。 ○ リサーチャがプロダクトのソースコードを記述するなど。 ● 1人に完全依存しない。 ○ 技術や知見はすぐ拡散させる。
- 32. FAST-D開発環境( 改善 ) リサーチャ ソフトウェアエン ジニア ● リサーチャ側でのフレームワークの開発・適用。 ● 毎日1人、技術発表の実施。
- 33. Slidesgo Flaticon Freepik Please keep this slide for attribution. THANKS shota-saitoh-479b6937