2022/02/16 MLOps勉強会のLT発表資料です。 https://mlops.connpass.com/event/236071/

1. AWS+MLflow+SageMakerの
環境を動かしてみたお話

2. 自己紹介
○ 伊藤 弘毅 (いとう ひろき) @highitoh
○ ソフトウェアエンジニア
(データサイエンティストではない)
○ MLOpsを始めたきっかけ
データサイエンティストじゃないけど、
システム開発の立場でAI技術に関わってみたい！
(いまは個人的にいろいろ試している)
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3. AWS+MLflow+SageMaker
の環境を動かしてみる
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4. MLflowとは
○ オープンソースの実験管理ツール
○ MLOps勉強会でも何度か紹介されている
○ MLflow Tracking
□ 学習時のパラメータ、メトリクス、モデルを保存できる
□ 表やグラフで実験結果を比較できる
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5. MLflow Trackingのうれしいところ
パラメータやメトリクスを
後から確認できる 5
モデルを後から取得できる
学習結果を比較できる

6. AWS+MLflow+SageMakerの構成
AWSのサンプルを利用 (https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-mlflow-fargate)
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S3にモデルなどを
保存
FargateでMLflowが動作
SageMakerと連携可能 RDSにパラメータな
どを保存

7. Advent Calendar 2021 @ Qiita
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https://qiita.com/highitoh/items/c063a11981d23978f820

8. AWSサンプルの環境で遊んでみる
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9. システム構成
○ 信号機の色を認識してロボッ
トカーの動きを変える
○ 手元のPCで学習、結果を
AWS上のMLflowに登録
○ PiCar-X
□ カメラや各種センサのついたロ
ボットカー
□ ラズパイで動作する
https://www.sunfounder.com/products
/picar-x
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10. ロボットカーを動かしてみた
←うまくいったときの動き
(※モデルは洗練させていない)
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11. AWS+MLflowを使ってみた感想
○ スクリプトにメソッドを埋め込む必要がある、がそこまで手間ではない
○ AWSのエンドポイントへの接続もわりと簡単(今回はset_tracking_uriの設定のみ)
○ いつでもメトリクスを確認できてモデルを復元できる安心感
○ 固定費として1日$2～$3の課金(RDSなどで掛かっている。工夫すれば減らせるかも)
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12. まとめ
○ MLflowをAWS上で動かす環境を作ってみました
○ 詳しくはこちら(https://qiita.com/highitoh/items/c063a11981d23978f820)
○ 個人であっても試せる！
○ 今後試してみたいこと
○ IoT Greengrassを使ったモデルのデプロイ
○ パイプライン(ex. AWS Step Functions)をつくる
○ ↑でわかったことを記事にする
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13. THANKS!