GOの機械学習システムを支えるMLOps事例紹介

Mobility Technologies Co., Ltd.
GOの機械学習システムを支える
MLOps事例紹介
開発本部 AI技術開発部
MLエンジニアリンググループ
鈴木隆史

自己紹介
2
鈴木隆史 | Takashi Suzuki
開発本部 AI技術開発部 MLエンジニアリンググループ
● 2019年DeNA入社
機械学習の実験基盤やパイプラインの設計開発を担当
● 2020年Mobility Technologies転籍

3

4

GOのとある機械学習システムにおける、いくつかのMLOpsについてお話します
● Test
● Validation
● Deploy
今日話すこと
5

お客様探索ナビについて
01
6

プロダクトの課題設定
7
乗務員は歩合制
収入は
探客スキルに依存

お客様探索ナビとは
8
需要を予測して最適な
営業経路を提案

お客様探索ナビとは
9
需要を予測して最適な
営業経路を提案
需要供給予測
● 特徴量作成
● MLモデル推論
走行ルート推薦
● 最適方策の獲得
● 全体最適化
ベースとなる技術

機械学習による需要供給予測
10
直近の乗車数
周辺の乗車数
各種統計量
MLモデル
直後30分に発生
する乗車数

強化学習による走行ルート推薦
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行動：進行方向
報酬：売上など
報酬
行動
環境
エージェント

MLシステムフロー
02
12

MLシステムのリアルタイムデータの重要性
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● 時間帯による需要変化、タクシーの供給変化など、刻一刻と状況は変化する
● 例：突然の商業施設閉館による道路の需要減
高需要道路低需要道路
施設閉館
Map data ©2021 Google

MLシステムのワークフロー
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● 新鮮なデータで推論・学習（モデル更新）を行う必要がある
現在のモデルでリアルタイムデータに対し推論（短期の変化）
直近のデータを用いて学習・モデルを更新（中長期の変化）
前処理推論
推論パイプライン (5分ごと) 統計値
作成
前処理
MLモデル更新パイプライン (1週ごと)
学習
バッチ推論シミュレーション

MLモデル更新パイプライン（1週ごと）
15
統計値作成前処理学習バッチ推論
AI Platform Training
BigQuery

MLモデル更新パイプライン（1週ごと）
16

推論パイプライン（5分ごと）
17

Test MLOps
03
18

MLシステムにおけるテストの難しさ
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統計値
作成前処理学習
バッチ
推論
シミュレータ
デプロイサイクル
● 開始から終了まで10時間ほど要する
● 学習など、ステップ単位でも1時間以上要するものも
● BigQuery や GCS を含む複雑な依存関係
● 動作の保証だけでなく、精度も考慮する必要

MLシステムにおけるテストの難しさ
20
精度テスト
- 最新 develop image で定期実行
- 10時間ほど要する
- プロダクションと同条件のデータ
- 精度の面は監視・通知によってカバー
- 問題なければ本番環境にデプロイ
動作テスト
- ローカルもしくはCI で実行するテスト
- 30分ほど要する
- 最小限のダミーデータを用いる
- 精度やデータノイズは一切見ない
- パスすれば開発環境まで自動デプロイ

動作テスト
21
Github + CircleCI + PyTest によるテスト運用
● 運用ルール: PR を出す時は最低限テストをパスさせる
● develop ブランチにマージされたら、 CI で最新イメージをビルド
○ 開発環境 Airﬂow に自動デプロイ
○ 精度含めたテストはパイプラインの定期実行で検知
ローカル開発環境
Push
PyTest Job
Deploy Job
※develop branch のみ
※全 branch
Hook Composer
Image Hash

動作テスト
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● 基本的にパイプラインの流れを最低限のデータで再現
● CircleCI 上での実行時間は30分弱
統計値作成前処理学習バッチ推論
※最小限のデータで実行
AI Platform は使わずローカルリソースで

Pytestの設計
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● Setup/Teardown で一時データセットやバケットを用意
テスト実行ごとにハッシュ値を用意し、 BQ や GCS 上で被りがないように

Test MLOps まとめ
24
1. 動作テスト
- 開発サイクルにおけるテスト
- Github + CircleCI + PyTestで最小限データと実行時間で動作確認
2. 精度テスト
- 開発パイプラインにおけるテスト
- 最新 develop branch に自動追従させ、定期実行
- 精度面は監視運用で検証

Validation MLOps
04
25

MLシステムにおける精度検証の難しさ
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学習データのノイズや時期性
モデル精度の経年悪化
テストデータのノイズ等
正しい精度評価ができない
精度が悪いモデルを本番デプロイ
経路、UXに悪影響
検証項目

デプロイフローにおける精度検証
27
RMSE (Root Mean Squared Error)
● 道路ごとに、ある時間枠で何台のタクシーが通るか → 供給
● 道路ごとに、ある時間枠で何回の乗車が発生するか → 需要
● これらを2つのモデルで予測しており、その誤差を見る
シミュレーション結果
● バッチ推論の結果を用いた経路に従うと、どれだけの営収となるか

28
統計値
バッチ
推論
BQの一時テーブルを利用して平均値がおかしな値でないかを確認
閾値は少し緩めだが、多段なので許容
統計値の Validation
シミュレータ

29
学習したMLモデルが
検証データに対する RMSE が統計値よりも悪ければ弾く
学習時の Validation
統計値
バッチ
推論
シミュレータ

30
テストデータに対する RMSE がプロファイルよりも悪ければ弾く
バッチ推論時の Validation
テストデータに対する RMSE が統計値よりも悪ければ弾く
Monitoring で監視し、ここで弾かれたらアラートを飛ばす
バッチ推論時の Validation
統計値
バッチ
推論
シミュレータ

31
統計値
バッチ
推論
シミュレータ
シミュレーション結果が現行モデルを超えていなければ弾く
シミュレータの Validation

Validation MLOps まとめ
32
1. モデルデプロイ時には多段Validation
- データ異常値によるモデルと統計値のズレを想定する
- デプロイ時には多段Validationで精度を担保
- デプロイフローを1週毎に実施することで精度劣化を防ぐ

Deploy MLOps
05
33

● 手動デプロイと自動デプロイの選択
○ 手動にすれば質の悪いモデルデプロイは防げるが、人的コストがかか
る
○ 自動デプロイの場合は、リリース時の精度担保をどうするか
● 障害等により時間内にモデル推論が終わらなかった際のfallback
● デプロイ後のモデル精度を監視する仕組み
MLシステムにおけるデプロイ周りの難しさ
34

● 前項で話したとおり、デプロイ前に4段のValidationでモデル/統計値の精度
面チェックは実施済み
● そのためValidation通過済みのモデルに関しては自動デプロイをしてもよい
という判断へ
● その分、デプロイ後の精度監視を強化していく
自動デプロイ
35

統計値によるフォールバック
36
デプロイ対象
● 推論結果が一定時間更新されない際、統計値を基にした経路が引かれる
● つまり推論パイプラインが止まっても、ナビは機能する（重要）
● しかし推論を基にした経路のほうがシミュレーション営収が良い場合がほとんど
モデル推論バケット
推論パイプライン
（5分ごと）
統計値バケット経路生成API
アップロード
デプロイパイプライン
（週ごと）
アップロード
直近30分の結果があれば
推論データを参照

統計値によるフォールバック
37
デプロイ対象
● 推論結果が一定時間更新されない際、統計値を基にした経路が引かれる
● つまり推論パイプラインが止まっても、ナビは機能する（重要）
● しかし推論を基にした経路のほうがシミュレーション営収が良い場合がほとんど
モデル推論バケット
推論パイプライン
（5分ごと）
統計値バケット経路生成API
停止
デプロイパイプライン
（週ごと）
アップロード直近30分の結果がなければ
統計値を参照

デプロイ済みモデルの精度劣化監視
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評価パイプライン（1日1回）
● 直近1日の推論結果を Ground Truth （実際のログ）を用いて評価
● 推論 RMSE と統計値 RMSE をカスタム指標として Monitoring に送信
● 推論結果が統計値よりも悪かった場合にアラート発火
評価パイプライン
（日ごと）
カスタム指標
送信
Monitoring
精度が
悪ければ

Deploy MLOps まとめ
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1. 統計値でシステム担保
- MLリアルタイム推論の停止前提に統計値でフォールバック
2. 監視パイプラインで事後精度の担保
- モデル推論が統計値よりも悪かった場合は通知
- 通知が続いた場合は、異常値などによるモデル精度劣化を検証

まとめ
06
40

人的リソースの削減
● 枯れたMLシステムとなると、システム担保のための定常的なエンジニア工数削減が
重要になる
● テスト、精度検証、デプロイ、監視まわりでしきい値や担保したい精度を定義すること
で、ほとんどのMLシステムは自動化が可能
まとめ
41

Appendix
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お客様探索ナビのアルゴリズムやMLOps全般については
DeNA TechConでの登壇資料をご覧ください
https://www.slideshare.net/dena_tech/mov-mlops
https://www.slideshare.net/dena_tech/dena-techcon-2019-
132196217

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