ヤフーのAIプラットフォーム紹介～AIテックカンパニーを支えるデータ基盤～ #yjtc

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ヤフーはAIテックカンパニーを目指し、その実現に向かって進んでいます。そのためには、AI開発のためのデータ基盤が必要です。本セッションでは、AI開発に必要なデータ基盤の全体概要と、開発を効率化するAIプラットフォームを紹介をします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/XZKOHIfEnsU

ヤフーのAIプラットフォーム紹介～AIテックカンパニーを支えるデータ基盤～ #yjtc

GTC 2021に登壇した際の資料となります。 https://www.nvidia.com/en-us/gtc/catalog/?linkId=100000039037143&search=S31217# Yahoo! JAPANでは、機械学習/ディープラーニング向けのAI Platformをオンプレミスで構築し、社内のサイエンティストとサービス開発者に広く利用されています。従来、社内における、GPUなどの計算リソース活用は非効率であり、エンジニアにとってGPUを含めた機械学習環境の構築・運用、開発のコストも非常に高いものでした。そこで、AI Platformの提供により、計算リソースの有効利用を促進し、なおかつ、利用者にとってより最適な実行環境の実現を進めています。本資料では、Kubernetes、NVIDIA GPU、Mellanox NICなどを用いて構成されるAI Platformについて、インフラレイヤーの説明からプラットフォームの全体構成、提供機能、実際の運用で直面した問題の事例について紹介します。

Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーでは、さまざまな形で機械学習を活用してきました。その経験をもとに、AIプラットフォームと連携し、MLOpsの導入・推進を進めています。本セッションでは、サイエンス部門におけるMLOpsを推進するためにこれまで行ってきた取り組みについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/tf9C0sLOZ14

LakeTahoe

Yahoo!デベロッパーネットワーク

オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo! JAPANのIaaS基盤では200超のOpenStackクラスタが稼働しており、それらのコントロールプレーンをKubernetes上にデプロイしています。IaaSチームで管理している十数のKubernetesクラスタは古いバージョンのまま運用が続けられていたため、現在、段階的にバージョンアップおよびその自動化に取り組んでいます。このようなクラスタ群をメンテナンスする中で、工夫した点や失敗した点、得られた知見を紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/F5EQqWOw8So

ゼロから始める転移学習

Yahoo!デベロッパーネットワーク

MySQL at Yahoo! JAPAN #dbts2018

Yahoo!デベロッパーネットワーク

PFNは，「現実世界を計算可能にする」をVisionとして，膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレML基盤を持っています．この取り組みについて、「使いやすい環境」、「リソースの効率的かつフェアな利用」、「信頼性・運用省力化」の観点から紹介します。本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします！イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/

ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方

Yoshiyasu SAEKI

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Apache Pulsarの概要と近況

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ムード（気分）は人間の行動に大きく影響します。インターネットサービスにおいて、もし人々のムードを考慮し寄り添えたなら、より魅力的なサービスが提供できるのではないでしょうか。本セッションではヤフーが持つビッグデータを用いて「ムードを推定する」取り組みについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/WyZOmUN52-s

Python 3.9からの新定番zoneinfoを使いこなそう

Ryuji Tsutsui

分散ワークフローエンジン『Digdag』の実装 at Tokyo RubyKaigi #11

Sadayuki Furuhashi

オンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッション

Yahoo!デベロッパーネットワーク

新技術を使った次世代の商品の見せ方～ヤフオク!のマルチビュー機能～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2021年1月にヤフオク!アプリに商品を多角的に撮影／閲覧できる機能「マルチビュー」が導入されました。ヤフオク!にマルチビュー機能が追加された理由やマルチビュー機能を実現する多視点技術についてお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/4Fi9cb0x6LU

Apache Hadoop HDFSの最新機能の紹介（2018）#dbts2018

Yahoo!デベロッパーネットワーク

分散システムについて語らせてくれ

Kumazaki Hiroki

Hidden technical debt in machine learning systems（日本語資料）

Ogushi Masaya

[DL輪読会](Sequential) Variational Autoencoders for Collaborative Filtering

Deep Learning JP

全力解説！Transformer

Arithmer Inc.

本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.

Kubernetes as a ServiceをProduction環境で2年活用し、直面してきた課題と解決策 / YJTC19 in Shibuya A...

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーではKubernetes as a Service（KaaS）を使いオンプレミスのKubernetes（K8s）環境を構築し、活用しています。KaaSは約2年ほど前からProduction環境で稼働させ、現在400を超えるK8s Clusterを管理しています。本セッションでは、このようなオンプレミスのKaaSを活用し、運用、開発チームそれぞれがどのような利益を得られたか、また、このような大規模数のCluster管理を行う上で直面してきた課題とその解決までのプロセスをご紹介しました。

Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦

Preferred Networks

2018年12月4日　Japan Container Days　講演資料谷脇大輔 Preferred Networksでは1000個以上のGPUとInfiniBandからなるオンプレミスのクラスターを自社で構築しており、研究者が様々な目的、リソース量、実行時間の機械学習ジョブをKubernetes上で実行して研究成果を出しています。 KubernetesはKubeflowの登場など、機械学習基盤としても非常に注目されている一方で、現実的には未だ発展途上です。講演では機械学習基盤としてのKubernetesの導入理由、その実用性と将来性、Preferred Networksの挑戦についてお話ししました。

ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Test Engineers Meetup 近年のソフトウエア開発では、ビジネス変化への対応がスピーディーであることが求められます。いかに迅速にかつサービスの品質を落とさずにお客様へ新しい価値を提供できるかが重要です。このプレゼンテーションでは、開発迅速性とサービスの品質の計測と可視化、そして、2つの要素をバランスよく改善するべく自分たちが取り組んでいることを事例として紹介します。

データの価値を最大化させるためのデザイン～データビジュアライゼーションの方法～ #devsumi 17-E-2

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2022年2月17日・18日に開催された「Developers Summit 2022」1日目の登壇スライドです。ヤフーのデータソリューション事業やデータサイエンス部門のデザイナーとして、日々の業務においてデータに直接に触れる機会の多いエンジニアの皆さんとデータビジュアライズの観点で共有し実践していることをご紹介します。

What's hot

継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator

Yahoo!デベロッパーネットワーク

YJTC19 B-5 Kubernetesで実現したYahoo! JAPANの次世代開発環境～ 100以上のクラスタを少人数で運用する秘訣～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発LINE Corporation

Persistent-memory-native Database High-availability Feature

Yahoo!デベロッパーネットワーク

PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜

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eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2021年の「グッドデザイン賞」ではヤフーから4案件が受賞しました。本セッションでは「PayPayモールの実店舗在庫連携」について、案件の立ち上げから、リリースを通して改善・工夫した事、グッドデザイン賞の受賞経緯など、デザイナー目線でお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/MFnZd1j4SUk

ヤフーを支えるセキュリティ～サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

世の中にはサービスのセキュリティを脅かす犯罪者がたくさんいます。ユーザーを犯罪者から守り、サービスを安心安全に利用していただくため、高度化するサイバー攻撃に日々対応する必要があります。ヤフーにおけるセキュリティの一翼を担っているCSIRTとSOCについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/boqitqHobrc

PC版Yahoo!メールリニューアル～サービスのUI/UX統合と改善プロセス～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2021年9月、PC版Yahoo!メールを10年ぶりにリニューアルしました。技術刷新を機にweb・アプリのUI/UXを統合し、Yahoo! JAPANのサービスとしての一貫性あるデザインにしました。大規模リニューアルの改善ポイントとそのプロセスについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/zuE6IysVsNw

モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーは昨年「ワクチン接種キャンセル枠お知らせサービス」を公開しました。多くの関係者が存在するプロジェクトでありながら、リモートワーク環境下での協業、高いスピード感が必要となるプロジェクトでした。本セッションではこのプロジェクトの成功につながった「モブデザイン」という取り組みについて、その効果やうまく運用するためのポイントを紹介します。実際にモブデザインを行っている様子もご覧いただけるので、特に多職種チームでスピード感のある意思決定をしていくことに課題感をお持ちの方へのヒントになればと思います。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/lmsY2uCP6lY

「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo!不動産では「新しいおうち探し」が体験できるAIアシスト検索を提供しています。AIアシスト検索ではさまざまな軸をレコメンドすることによって検索をサポートしています。本セッションでは、AIアシスト検索のレコメンドがクラスタリングや深層学習といった手法を使って、どのように実現されているのかを紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/-uhdjlcfcmQ

ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo!検索の入力補助機能について、ユーザーの現在位置を考慮することによる改善施策を題材として、施策の検討からオフラインでの実験、A/Bテスト、リリースまでの一連のプロセスについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/8kXmkBTw0nU

The potential of Kubernetes as more than just an infrastructure to deploy

Yahoo!デベロッパーネットワーク

分散密ベクトル探索エンジンである Vald ( https://vald.vdaas.org ) は、 Kubernetesを単なるデプロイするためのインフラとしてだけではなく、Valdのアプリケーションロジックが直接Kubernetes APIを利用し分散密ベクトル探索エンジンValdの分散レイヤーの一部として利用しています。 ValdはGraph&Tree構造からなるベクトルインデックス構造をIn-Memory上に保持しており、各Podは別々のGraph空間を有していてKubernetesのAPIから取得できる情報をもとに各Podのベクトルインデックスの管理を行っています。このスライドでは、アプリケーションからcontroller-runtimeを利用し直接 Kubernetes API を利用する真の Kubernetes ネイティブアプリケーションであるValdの事例について紹介します。

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防災大国を目指して、PM になって日々の経験 #mixleap

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ヤフーとChatworkさんが「プロダクトマネージャーのあり方について」をテーマに勉強会を開催。ヤフーからは「Yahoo!ニューストピックス」と「災害マップ」のプロダクトマネージャー2名が、それぞれの取り組みや考え方について話しました。イベントページURLはこちらです。 https://yahoo-osaka.connpass.com/event/219897/

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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow

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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する． This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

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公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。

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