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2018 07-23

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分析基盤トーク#1
DAFT #1
オープニング資料です.

Publicado en: Software
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2018 07-23

  1. 1. 2018/07/23 NTT ソフトウェアイノベーションセンタ 大嶋悠司 分析基盤トーク DataAnalysysFoudationTalk
  2. 2. 自己紹介 大嶋 悠司 (@overs_5121) NTT ソフトウェアイノベーションセンタ OSS活動が主な業務 • GoBGP(ソフトウェアBGPルータ) • Docker • Docker/Infrakit (メンテナ) • KubeFlow/Katib (オーナー) KubeFlow/Katibを使ってハイパーパラメータチューニング,ニューラルアーキテク チャサーチの研究なんかも
  3. 3. 機械学習,流行って(バズって)ますよね 私自身,研究者なのでそれは嬉しい
  4. 4. 機械学習,流行って(バズって)ますよね 私自身,研究者なのでそれは嬉しい でもサービスではモデルを作ったP3インスタンスだけあればいいわけ ではない
  5. 5. よく見る図
  6. 6. 意識高まってきてる • SysML https://www.sysml.cc/ • MLOps https://cloud.withgoogle.com/next18/sf/sessions/session/192579 • 機械学習工学研究会 https://sites.google.com/view/sig-mlse • MLOps Study, MLCT 先駆者達の足跡 • Google TFX http://stevenwhang.com/tfx_paper.pdf • FaceBook FBLearner https://code.fb.com/core-data/introducing-fblearner-flow-facebook-s-ai-backbone/ • Uber Michelangelo https://eng.uber.com/michelangelo/
  7. 7. KubeFlow 今後盛り上がると私が期待するOSS Googleがk8sの次のユースケースとしてMLを期待 k8sというインターフェースでMLツールを連携
  8. 8. KubeFlowの世界観 きれいなフローを定義し,各コンポーネントを個別に利用可能に
  9. 9. KubeFlowの世界観 きれいなフローを定義し,各コンポーネントを個別に利用可能に kubeflow /katib はこのへん ハイパーパラメータを自動で生成、評価
  10. 10. それはいいが • そもそもML基盤の要件とは? • 既存の分析基盤(ETL基盤,Hadoopクラスタ)と何が違う,何が同 じ? • 解決されてないことは? • OSSとして何があると幸せか
  11. 11. それはいいが • そもそもML基盤とは? • 既存の分析基盤(Hadoop, ETL基盤)と何が違う,何が同じ? • 解決されてないことは? • OSSとして何があると幸せか 先駆者達に直接聞きたい!
  12. 12. 僕たちの考えたさいきょうの分析基盤 • 深く議論しましょう! • 発表の時間もそれなりにありますが,別途議論時間を作ってます • 泥臭いこと含め言える範囲で知見を共有しましょう • 各立場から • Dev/Opsだけでなく研究者もいる • 運用者・サービサー,研究者,OSS開発者などの立場からどうなって欲 しいかをためらわず共有しましょう
  13. 13. 本日のおしながき 19:00~ クックパッド 染谷さん 中規模R&D組織のリアルな分析基盤 19:50~ PFN 谷脇さん PFNの研究基盤 20:20~ 皆様 議論タイム 次回テーマ投票

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