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MLOps入門
- 2. ざっくり機械学習の世界
- 8. 実際に機械学習を使い始めるには • プログラミング言語： • 機械学習用ライブラリが豊富なため Python を使うのが一般的です • R 、Java、Go、Rubyなども一応可能(事前設定や制約あり) • 環境準備： • Google Colaboratory が一番早いです • SaaSサービスで、Googleアカウントがあればコーディングをすぐに始められます • GPUは無料版の場合 Tesla K80 • MLOpsではNotebookに書いたコードをパイプラインに使う スクリプトに利用できるのでここでモデル開発に慣れておくのが良い • Pythonライブラリ: ※SaaS版JupyterNotebook
- 10. はじめてのMLOps
- 11. MLOps とは何か (DevOps for ML) • 高精度な推論の維持 • 精度推移などの追跡可能なログ取得 • 精度低下時のリストアや切り替えなどの対応を可能にする • アプリ、インフラ開発者など、データサイエンティスト以外での検証を可能にする ※ AIOps：システム運用で安定や付加価値を生むことを目的としたAI導入のこと 参考： https://martinfowler.com/articles/cd4ml.html コ ー ド モ デ ル デ ー タ データ 収集 モデル 前処理 モデル 学習 モデル 評価 モデル デプロイ モデル 監視 • 精度の高い推論を維持するには日々の学習が重要 • MLOpsはAI運用には不可欠なプラットフォーム全般を示す 前処理コード 生データ 加工済み データ 評価結果 データ 本番データ 学習コード ハイパー パラメータ 本番稼働 システム モデル 評価コード アプリコード 得られること
- 13. チーム編成 MLOpsは技術領域が広範囲に及ぶためチーム編成を検討します ① データサイエンティスト： 主にモデルの開発 ② データエンジニア： 主にデータ収集やデータ前処理(クレンジング) ③ MLOpsエンジニア： 左記のようなモデル学習に必要な基盤全ての構 築と運用、自動化推進など ④ アプリケーションエンジニア： AI含めたアプリケーションの開発を行う ② ③ ① ④
- 14. MLOps の構築レベル(1/3) GoogleはMLOps導入段階毎にレベルを３ステップ定義しています • MLOps level 0: Manual process • 全てのワークフローが手動 • モデルの再学習が低頻度の場合や実験的導入の場合はこれで十分な場合がある 例： 参考:https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
- 15. MLOps の構築レベル(2/3) • MLOps level 1: ML pipeline automation • MLパイプラインの自動化 学習が継続的に自動で実行され、 高精度な推論を維持できるようになる
- 16. MLOps の構築レベル(3/3) • MLOps level 2: CI/CD pipeline automation • MLパイプラインの自動化 • CI/CDパイプラインを自動化 各担当チームのリリースは 自動化されているため、 他チームを意識することなくなる
- 17. MLOps構築に使用するツール • 機械学習プラットフォーム • 実験管理ツール • パイプラインツール
- 18. 機械学習ワークフローを全体的にカバーするプラットフォーム 機械学習プラットフォーム プラットフォーム名 開発元 SageMaker Amazon(AWS) Azure ML Microsoft(Azure) Vertex AI (旧:AI Platform) Google(GCP) Kubeflow Google(OSS)
- 19. AutoML AutoML による革命 AutoMLは2018年にGoogleが発表したGoogle独自の学習モデルを使用することができるサービスで モデルを開発するために必要なデータサイエンティストの知識なくAIを使えるようになります 現在展開されている主なAutoML API • AutoML Vision • AutoML Natural Language • AutoML Translation • SageMaker Autopilot • AzureML(内包されている) データ 収集 モデル 前処理 モデル 学習 モデル 評価 モデル デプロイ モデル 監視 サービスが全部やってくれる
- 20. 実験管理ツール 開発元 MLflow Databricks Trains Allegro AI 実験管理ツール 実験管理ツールは、様々な入力値を元にしたモデル学習の実験結果をバージョン管理することにより 実験の再現性の担保を実現します。 モデルはハイパーパラメータ、モデルコード、学習に使うデータが必要なため、 ある時点のモデル学習を再現するには別途専用のツールが必要になります。
- 21. パイプライン ツール 開発元 Prefect Prefect Metaflow Netflix Airflow Apache PipelineX 個人 Kedro QuantumBlack パイプラインツール パイプラインツールはデータのパイプラインを管理します Pythonコードの中でモジュールimportして使うイメージになります 各クラウドの機械学習プラットフォームでは どのパイプラインツールを使うかが ある程度明確になっている
- 22. パイプラインツール 説明 Prefect Luigiの後継的な立ち位置としてリリース。並列実行、GUIに強みを持つ。 Metaflow AWS専用として開発されていた側面があり、他クラウドではあまり使えません。 Airflow GUIでの実行状況の可視化や特定タスクからのリトライが可能。 注意点として構造化データの同士のやりとりで使われるため、学習モデル、画像、 動画など非構造化データのやりとりができません。高機能ではあるがモデル学習 や学習評価周りのパイプラインでの使用はできません。 PipelineX KedroとMLflowを内包されている。 Kedro パイプラインの途中から実行ができませんが、様々な形式のファイルに対応して おり、比較的多機能のように思える。 パイプラインツールの比較 パイプラインツールはもともと一部機械学習分野以外で使われていたため、 全てのツールが学習パイプラインの中で使えるわけではありません
- 24. 機械学習で具体的に何をしたいのか？ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 MLOpsの構築目的は？ 学習頻度が低頻度のサービスや実験的なプロジェクトの場合は構築レベル0程度で検討する 本格的なサービス展開を検討している場合でも最初は構築レベルを抑えるか(0 or 1)検討する AutoMLで学習可能か？ 可能であればモデル開発のコストが削減できる可能性がある AutoMLサービス精度が一番高いクラウドはどれか？ 各クラウドの検証結果(terrafromで検証自動化) PJ内または社内でナレッジが豊富なクラウドは何か？ 既に豊富なナレッジを持つクラウドを選択する コストが一番安いクラウドは何か サービス料金 管理コスト(必要な管理の範囲) マネージドなコンテナサービスの選定など その他コンポーネントサービスの優位性はないか？ MLOpsを始める前に確認しておきたいこと
- 25. サービス利用コスト SageMakerやVertex AI、 AzureMLでAutoMLを利用 開発~運用 難易度 高 高 ※ 難易度が高ければその分学習コストや管理コストが増える ※ サービスコストが高ければ、クラウドサービスやツールなどの 利用コストが増える EKSやGKE、AKSなどで Kubeflowを構築 機械学習プラットフォームを利用せずに MLflowやAirflowなどを駆使 MLOps環境構築のコスト、難易度関係 SageMakerやVertex AI、 AzureMLなどで自作コンテナを利用
- 27. Kubeflow Kubeflowはk8s上でMLOpsをデプロイする場合に使用するMLOpsのツール群です 名称 役割 Pipeline(ArgoFlow) MLワークフローオーケストレーション 実験管理 Jupyter Notebook ノートブック。モデル開発などに使用。 Katib ハイパーパラメータチューニング Feast 特徴量ストア etc... 長所 ・オープンソース ・k8sネイティブ 短所 ・学習コストが高い ・MLOps知識に加えてk8sの運用知識が必要 ・管理コストが高い ・MLOps周りの管理だけでなくK8s周りの管理も必要
- 28. Kubeflowの構築パターン 分類 構築手順 オンプレ相当 MicroK8s Minikube 、etc https://www.kubeflow.org/docs/distribut ions/microk8s/kubeflow-on-microk8s/ パブリッククラウドのk8s 環境にKubeflowをデプロイ EKS (AWS) https://www.kubeflow.org/docs/distribut ions/aws/deploy/ AKS (Azure) https://www.kubeflow.org/docs/distribut ions/azure/deploy/ GKE (GCP) https://www.kubeflow.org/docs/distribut ions/gke/deploy/ Openshift https://www.kubeflow.org/docs/distribut ions/openshift/
- 30. Amazon SageMaker
- 31. Amazon SageMaker とは SageMaker Pipelines は SageMaker Python SDKを使用して、json形式のパイプラインを定義します 機械学習関連のコンポーネントはクラウドの中でも一番多い印象 1.データ収集・準備 コンポーネント名 簡易説明 SageMaker Ground Truth 学習データへのラベル付け SageMaker Data Wrangler 機械学習用のデータの集約及び準備 SageMaker Processing 組み込み Python SageMaker Feature Store 特徴の保存、更新、取得及び共有 SageMaker Clarify バイアスの検出とモデルの予測と理解 コンポーネント名 簡易説明 SageMaker Studio Notebooks PJ内で共有可能なJupyter Notebook 組み込み及びごくじアルゴリズム 機械学習用のデータの集約及び準備 ローカルモード ローカルマシンでテストとプロトタイプ作成 SageMaker Autopilot 機械学習モデルを自動的に作成する SageMaker JumpStart あらかじめ構築されたソリューション 2.ビルド 3.トレーニング・チューニング コンポーネント名 簡易説明 ワンクリックトレーニング 分散インフラストラクチャの管理 SageMaker Experiments 全てのステップをキャプチャ 自動モデルチューニング ハイパーパラメータの最適化 分散トレニングライブラリ 大規模なトレーニング用 SageMaker Debugger バイアスの検出とモデルの予測と理解 マネージドスポットトレーニ ング トレーニング費用を90%削減 コンポーネント名 簡易説明 ワンクリックデプロイ フルマネージド型、超低レイテンシー、高スルー プット K8sと Kubeflow の統合 k8sベースの機械学習を簡素化 マルチモデルエンドポイント インスタンスごとに複数のモデルをホストすること で費用を削減 SageMaker Model Monitor デプロイされたモデルの精度の維持 SageMaker Edge Manager エッジデバイスでのモデルの管理及びモニタリング SageMaker Pipelines ワークフローのオーケストレーションと自動化 (kubeflow pipelines) 4.デプロイ & 管理
- 33. Amazon SageMaker での Pipeline について SageMaker では SageMaker Studio というIDEを使用してパイプラインの作成や実行、 Notebookの使用、git管理などをしていきます from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline # 1000AI-Pipeline パイプラインの作成 pipeline_name = f"1000AI-Pipeline" pipeline = Pipeline( name=pipeline_name, parameters=[ processing_instance_type, processing_instance_count, training_instance_type, model_approval_status, input_data, batch_data, ], steps=[step_process, step_train, step_eval, step_cond], ) SageMaker SDK： scikit-learnライクをラップしたIF kubeflow pipeline準拠のPythonコードで パイプラインを定義する
- 34. Cloudformation for SageMaker https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2021/02/now-launch-amazon-sagemaker-studio-aws-cloudformation/ Cloudformation ：https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/AWS_SageMaker.html Cloudformation で SageMaker Studioを定義できるようになりました これにより、IaCツールで機械学習プラットフォーム側も設計できるようになりました
- 35. Azure ML
- 36. AzureMLによるMLOps Azure DevOps と Azure ML Workspaceなどを連携させることでCI/CDを実現 下記の通りMLOpsの実装イメージが具体的でわかりやすい https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-technical-paper
- 37. AzureML での Pipeline について AzureMLでは 以下AzureML スタジオを使用して機械学習の管理を行います AzureMLではデザイナと呼ばれる機能で、ドラッグ&ドロップでのパイプラインとモデル開発が可能 from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep dataprep_source_dir = "./dataprep_src" entry_point = "prepare.py" # `my_dataset` as defined above ds_input = my_dataset.as_named_input('input1') # `output_data1`, `compute_target`, `aml_run_config` as defined above data_prep_step = PythonScriptStep( script_name=entry_point, source_directory=dataprep_source_dir, arguments=["--input", ds_input.as_download(), "--output", output_data1], compute_target=compute_target, runconfig=aml_run_config, allow_reuse=True ) AzureML SDK： scikit-learnライクをラップしたIF kubeflow pipeline準拠のPythonコードで パイプラインを定義する
- 39. Google Cloud Vertex AI
- 40. Vertex AI とは 参考：https://cloud.google.com/vertex-ai#section-16 Google I/O 2021カンファレンスにて発表されたVertex AIは AI Platformの後継に位置し、Pipelineの使用の 際、GKE管理の必要がなくなったため、KubeflowによるMLOpsデプロイの敷居がさらに下がりました データ 収集 特徴量 エンジニアリ ング トレーニング とハイパーパ ラメータ調整 モデル 提供 モデルの 調整と理解 エッジ モデル モニタリング モデルの管理 AutoML Vision (画像解析) Video (動画解析) Natural Language (言語処理) Translation (機械翻訳) Tables (数値予測と カテゴリ予測) 特徴量 ストア トレーニング Vizier Optimization Experiments AI Accelerators Vertex Pipelines (kubeflow pipelines) Deep Learning資材(DL VM + DL Container) Notebooks (JupyterLab) データ ラベリング データセッ ト Vertex Prediction Explainable AI Hybrid AI Continuous Monitoring Metadata
- 42. Vertex PipelinesによるMLOps Vertex Piplines はkubeflow SDK v2で作成したjsonを使用します(manufest.yaml相当) Pipeline では 各コンポーネントを実行する際にGCRのコンテナを指定します 必要に応じてコンテナを立ち上げます ■Pipeline ■GCR import kfp from google.cloud import aiplatform from google_cloud_pipeline_components import aiplatform as gcc_aip from kfp.v2 import compiler from kfp.v2.google.client import AIPlatformClient @kfp.dsl.pipeline( name=PIPELINE_NAME, pipeline_root=f"gs://{GCP_GCS_PIPELINE_ROOT}/", ) def kfp_sample_pipeline(suffix: str = "_xf"): data_generator = _data_generator_op() transform = _transform_op( train_data_path=data_generator.outputs[GeneratedData.TrainData.value], eval_data_path=data_generator.outputs[GeneratedData.EvalData.value], suffix=suffix, ) trainer = _trainer_op( transformed_train_data_path=transform.outputs[ GeneratedData.TransformedTrainData.value ], suffix=suffix, ) _ = _evaluator_op( trained_model_path=trainer.outputs[GeneratedData.TrainedModel.value], transformed_eval_data_path=transform.outputs[GeneratedData.TransformedEvalData.value], suffix=suffix, ) # Compile the pipeline with V2 SDK to test the compatibility between V1 and V2 SDK compiler.Compiler().compile( pipeline_func=kfp_sample_pipeline, package_path="kfp_sample_pipeline.json", ) ■コード一部抜粋 詳細や具体的な手順は後日ブログにて共有します
- 43. おまけ
- 44. AI関連の話題 NVIDIA CANVAS 絵でリアルを描く https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvas/#nvidia-canvas https://www.youtube.com/watch?v=WsKYI65chxA AWS DeepRacer 1/18 スケールのレーシングカーを使い、楽しみながら強化学習 を学ぶことができる https://www.youtube.com/watch?v=G19ZElMNpTE NVIDIA RTX Voice GPUとAIによるノイズキャンセル https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/guides/nvidia-rtx- voice-setup-guide/ 資格 AWS/GCP/Azure機械学習orディープラーニング試験、E資格、 Jetson AI資格 Microsoft Flight Simulator ゲームでAzureMLが使われている https://wpteq.org/xbox/xbox-games/post-70109/ ASUS Flow x13 VRAM16GBの外付けGPUをPCIE x8で接続できる! デカイPCを買わずにKaggleコンペに参加できるか？