MLOps Course Slides_JP（配布用）.pdf
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本セッションでは、W&B Coursesの中でも最も人気の高いコースである"Effective MLOps: Model Development (日本語字幕版コース名: 効果的なMLOps: モデル開発)"をギュッと濃縮したダイジェスト版を日本語ハンズオンでお届けいたします。W&Bの基本的な使い方、ベースラインからの改良方法などをシンプルな画像のセグメンテーションタスクを通じて学ぶことができます。 https://wandb.connpass.com/event/295345/
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- 2. 山本 祐也 (Yuya YAMAMOTO) ● 機械学習エンジニア - Customer Success@W&B ● Kaggle Competitions Grandmaster ○ ID: nejumi
- 4. Team Background | チームの出身会社 Lukas Biewald, CEO Co-Founder & CEO Figure Eight, Powerset, OpenAI Chris Van Pelt, CISO Co-Founder & CISO Figure Eight, Powerset Shawn Lewis, CTO Co-Founder & CTO Beep, Google ● OpenAI ● Google ● Waymo ● Microsoft ● DataRobot ● Stanford ● Harvard ● Berkeley ● Twitter ● Databricks Figure Eight (acquired by Appen) ● Meta ● Github ● Domino ● JP Morgan ● Alteryx $200m in Funding | $200Mを超える資金調達 Angels & Advisors | アドバイザー Richard Socher — Chief Scientist, Salesforce Greg Brockman — CTO, OpenAI Nat Friedman — CEO, GitHub Tom Preston-Werner — Founder, GitHub Anthony Goldbloom — Founder and CEO, Kaggle Vladlen Koltun — Chief Scientist, Intel W&Bは2017年にSFで創業
- 5. W&B日本展開 MLエンジニアのためのミートアップを毎月開催 (https://wandb.connpass.com) 2023年 3月 ● 東京-京橋を拠点に日本法人を設立 4月 ● JDLA協会正会員に 5月 ● AI Expoに出展ドキュメンテーションな どを日本語化 6月 ● 人工知能学会大会をスポンサー 7月 ● llm-jpに参画 8月 ● 日本語タスクLLMリーダーボード が国内最大規模に
- 6. 私たちのお客様は機械学習で あらゆるインダストリーを変革しています TRIではコンピュータビジョンを使って 完全自動運転車の開発を進めてい ます 「W&Bは早いペースで最先端の開発 を大規模に行うチームにはなくては ならないインフラです。」 Adrien Gaidon Toyota Research Institute OpenAIは深層学習と自然言語処理を 使って、超高性能なチャットボットを開 発しています 「W&Bは、一人の研究者のインサイトを チームに波及させ、一台のマシンに閉 じ込めず、何千台にスケールさせること ができます。」 WOJCIECH ZAREMBA Co-founder of OpenAI Genentechは深層学習を使って感染 病に有効な新しい抗生物質を 探しています 「W&Bのおかげで、私たちは意味の ある科学研究により多くの時間を費 やすことができます。」 Stephen Ra Machine Learning Lead
- 7. データ収集 探索的解析 データ準備 モデリング・ チューニング 結果の共有と 評価 モデル・サービス 監視 異常・ドリフト 検知 ビジネス評価 モニタリング データサイ エンティスト MLエンジニア プロダクト マネージャー プロダクト マネージャー データ エンジニア システム実装 結合テスト サービスイン システム エンジニア MLOps エンジニア 推論API実装 リスク評価 モデルリリース 評価・デプロイメント サーバー エンジニア プロダクト マネージャー 監査担当 モデル開発 監査担当 バージョン管理と継続開発 モデルライフサイクルを支えるWeights & Biases Tables Sweeps Artifacts Experiments Reports Prompt Launch Models Weave Monitoring Automation
- 9. W&B Coursesで一番人気のコースをギュッと圧縮 9 EDA Data Prep Create Baseline Refactoring Team Collaboration Hyperparam Optimization Evaluation Best Practices Model Versioning Model Evaluation and Diagnostics Lesson 1 Lesson 2 Lesson 3 EDA Data Prep Create Baseline Refactoring Team Collaboration Hyperparam Optimization オリジナルコース 本コース（日本語ダイジェスト） +解説 +解説
- 10. Effective MLOps Model Development and Evaluation Lesson 1 - End-To-Endプロトタイプの構築
- 11. 11 Agenda - End-to-Endプロトタイプの構築 アーティファ クト 実験管理 レポート テーブル ビジネス コンテクストを 理解する Data Science 課題に 落とし込む 自身のデータを 探索し 理解する ベースライン指 標とモデルを構 築する チームと 結果を共有する
- 13. W&B テーブル ● モデルの予測を視覚化し分析 する ● 探索的データ分析を一元化す る ● データセットから目的行を素早く 特定する # Quickly log your first table wandb.log({“table”: my_dataframe})
- 14. W&B レポート ● ライブダッシュボードでの共同分析 ● チームメイトとの情報共有 ● リアルタイムでのコメント機能、実 験結果の説明、作業のスナップ ショットの取得 ● LaTeXまたはPDFにエクスポート
- 15. W&B アーティファクト ● 軽量なデータセットとモデルの バージョン管理機能 ● パイプラインの各ステップを保 存 ● モデルのトラッキングとモデル のリネージ追跡 ● 手軽な監視可能性（オブザーバ ビリティ） ● データアクセス制御 # Log an artifact artifact = wandb.Artifact('mnist', type='dataset') artifact.add_dir('mnist/') wandb.log_artifact(artifact) # Use artifact in your pipeline artifact = run.use_artifact(mnist:v1') artifact_dir = artifact.download()
- 16. W&B 実験管理 ● モデル訓練の記録システム ● 全実験の視覚化と比較 ● 以前のモデルのチェックポイン トを素早く見つけて再実行 ● 計算リソースの監視する ● リアルタイムでパフォーマンスを デバッグ # Integrate with any Python script import wandb # 1. Start a W&B run wandb.init(project=’gpt3’) # 2. Save model inputs and hyperparams config = wandb.config config.learning_rate = 0.01 # Model training here # 3. Log metrics over time to visualize performance wandb.log({“loss”: loss})
- 17. Training (学習) Validation (検定), 多くの場合CVする Holdout (ホールドアウト) 17 データのパーティショニング 一般的なルールとして、データを以下 の３つに分割する しかしながら、いくつかのハマりポイントがあ り、以下に気をつける必要がある : これらのパーティションは同じ分布か ら取得しますが、特に validationとtest はデプロイ後に想定される分布になっ ているべき パーティション間でリーケー ジが無いようにする いくつか例を見てみましょう
- 18. 18 Data Partitioning: グループパーティショニング 多くのケースで、データは真 に独立ではありません 例：運転データセットでは、一部の写真が同 じカメラからわずかな時間隔で撮影されてい る Train Lemon 2 Validation Holdout そのため、データをランダムに 分割してはならない カメラ 3 カメラ 4 カメラ 1 カメラ 2
- 19. 19 Combining Concepts: 層化抽出 + グループパーティショニング Validation Train Holdout 同一パーティション内では同一カメラ 由来の画像が複数含まれるのを許容 する 同じカメラからの画像がパーティションを跨いで出現しないようにする 各パーティションでクラス比を同等にする (例: 歩行 者) リーケージ防止 + 各fold間でクラス比が略同等になるようにする
- 21. 21 Effective MLOps Model Development July 2022 Lesson 2 - ハイパーパラメータ最適化とモデルトレーニ ングにおけるチームコラボレーション
- 24. リファクタリング 24 1 セルを関数にリファクタする 2 ノートブックをスクリプトにリファクタする 3 コマンドラインで使えるように argparseを追加する
- 25. スイープ 25 ● 最適なハイパーパラメータを探索する ● パラメータの変数重要度を理解し、相 関をプロットする ● 多数のマシンを跨いでスイープを実行 する ● ランダムサーチ、グリッドサーチ、ベイ ズ最適化から選択 ● さらにOptunaとの連携により、より高度 な最適化も簡単かつスケーラブルに可 能
- 26. 実験結果の分析 26 ダッシュボード ● Runsのフィルターやグルーピング、ソートが簡単にできる ● 新しいプロットも簡単に作成できる レポート ● サマライズして、あなたが見出したインサイトをチームと共有する
- 27. アンケートにご協力ください