Recommandé
Contenu connexe
Tendances
Tendances (20)
Similaire à KubeFlow MeetUp #1 Katibよもやま話
Similaire à KubeFlow MeetUp #1 Katibよもやま話 (20)
Plus de Yuji Oshima
KubeFlow MeetUp #1 Katibよもやま話
- 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)
- 4. KubeFlow? Kubernetes上に機械学習基盤を構築するOSSプロジェクト • KubeCon2017NAにてGoogleが発表 • 6月末にv0.2がリリース • Kubecon2018NA(12/16)にv1.0リリース予定 • 参加企業（一部） • Google • Intel • Cisco • Alibaba • PFN • NTT などなど．．
- 6. 機械学習サービスの課題 @Nips2015 実サービスとしてMLコンポーネントを開発，運用する際の課題 Nips2015 にてGoogleが提唱 ● 複雑なモデルは複雑な依存関係を持つ ● 入力データは変化しうる ● フィードバックループの難しさ
- 8. TFXの発表 @KDD2017 TensorFlow Extended (TFX) KDD 2017にてGoogleが発表 実サービス（Google Play）を運用する基盤
- 9. TFXの設計思想 1. 柔軟性 : One machine learning platform for many learning tasks ○ 機械学習基盤は汎用であるべきだが，専用のチューニングも重要 2. 継続的学習 : Continuous training ○ 学習の流れはワークフローやダイヤグラムで記述できる ○ データは常に新しくなる 3. UIの重要性：Easy-to-use configuration and tools ○ ユーザがデータの特性やモデルを解析，デバッグするためにUIは重要 4. 安定性とスケーラビリティ : Production-level reliability and scalability ○ サイエンティストが自分の仕事に注力するためにデプロイの困難さなどはプラット フォームで持ってあげるべき
- 13. つまり．．． この会の趣旨は
- 15. 機械学習をもっと簡単にサービスに • KubeFlowはこれから盛り上がります！皆で勉強しましょう • KFの実装に踏み込んだMeetUpは世界でもほぼないです！ （こ こにいる全員がアーリーアダプターです！） • 業務のニーズをコミュニティにフィードバックしましょう！（主催者 のうち２人はコンポーネントのオーナーです） • 業務でのMLのツラミ，ML基盤のツラミを共有しましょう！ （KubeFlowは置いといても！）
- 16. TFX（再掲）のPipeLine
- 17. KubeFlow Pipeline Roll-out Serving Monitering Logging Data Ingestion Data Analysis Data Transform -ation Data Validation Data Splitting Trainer Building a Model Model Validation Training At Scale
- 18. KubeFlow Components Roll-out Serving Monitering Logging Data Ingestion Data Analysis Data Transform -ation Data Validation Data Splitting Trainer Building a Model Model Validation Training At Scale TF/Pytorch/Chainer Operator Katib
- 19. Getting Sart とりあえずk8sクラスタを用意しましょう GKEの場合RBACが使えるように設定が必要 ( $ kubectl create clusterrolebinding default-admin ) 公式スクリプトで必要ツールをダウンロード $ curl https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/kubeflow/master/scripts/download.sh | bash 公式スクリプトでKubeFlow インストール $ KFAPP=kf-test $ kubectl create ns kubeflow $ ./scripts/kfctl.sh init ${KFAPP} --platform none $ cd ${KFAPP} $ ../scripts/kfctl.sh generate k8s $ ../scripts/kfctl.sh apply k8s https://www.kubeflow.org/docs/started/getting-started/ 本資料は次期リリース v0.3 での方法を記述しています v0.2 以前では方法が変わりますのでご注意ください
- 24. KubeFlow Core Components TensorFlow Jobを作ったり，状態を確認 したりできます！
- 25. KubeFlow Core Components ご存知 KubeDash!
- 26. 今日の発表予定 Roll-out Serving Monitering Logging Data Ingestion Data Analysis Data Transform -ation Data Validation Data Splitting Trainer Building a Model Model Validation Training At Scale TF/Pytorch/Chainer Operator Katib 学習のハイパーパラメータチューニングを楽に並列にできる by Katib オーナー NTT 大嶋
- 27. 今日の発表予定 Roll-out Serving Monitering Logging Data Ingestion Data Analysis Data Transform -ation Data Validation Data Splitting Trainer Building a Model Model Validation Training At Scale TF/Pytorch/Chainer Operator Katib フレームワークによらずジョブの管理を．あまつさえ分散で by Chainer Operator オーナー PFN 大村さん
- 28. 今日の発表予定 Roll-out Serving Monitering Logging Data Ingestion Data Analysis Data Transform -ation Data Validation Data Splitting Trainer Building a Model Model Validation Training At Scale TF/Pytorch/Chainer Operator Katib パイプラインって何？どうやって定義するの？ by メルカリ 上田さん
- 30. Katib ハイパーパラメータチューニングフレームワーク GoogleがTFXと同時にKDD 2017で発表したVizierがモデル • DLフレームワーク非依存 • Yamlでパラメータ空間を定義してk8s上で探索 • サポートするアルゴリズム • Random • Grid • HyperBand • Bayesian Optimization
- 31. こっそりいる Tuner
- 32. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collector
- 33. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorジョブ全体の流れ
- 34. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorチューニングアルゴリズムの選択部分
- 35. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorパラメータの埋込
- 36. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorメトリクスの取得
- 37. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorジョブ全体の流れ
- 38. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 Only $kubectl apply -f study-job.yml !
- 39. Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller ジョブ全体の流れ: ジョブの作成
- 40. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller
- 41. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller
- 42. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α StudyJob Controller Katib manager Random Grid HyperBand
- 43. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 StudyJob αを登録 StudyJob α Katib manager StudyJob Controller Random Grid HyperBand
- 44. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller パラメータの生成を 要求
- 45. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Metrics Collector Metrics Collector StudyJob Controller
- 46. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Metrics Collector Metrics Collector StudyJob Controller
- 47. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Metrics Collector Metrics Collector StudyJob Controller
- 48. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Metrics Collector Metrics Collector StudyJob Controller
- 49. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller パラメータの生成を 再度要求
- 50. ジョブ全体の流れ: ジョブの作成 study-job.yml StudyJob α Katib manager Random Grid HyperBand StudyJob Controller パラメータの生成を 再度要求 繰り返し
- 51. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorチューニングアルゴリズムの選択部分
- 62. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorパラメータの埋込
- 64. Katib Katib manager Random Grid HyperBand Parameter1 Parameter2 Parameter3 Metrics Collector Metrics Collector Metrics Collectorメトリクスの取得
- 68. Katibまとめ • 並列でパラメータチューニングを行えるフレームワーク • アルゴリズムの追加も容易 • チューニングアルゴリズム自体のテスト，開発も容易