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Building Serverless Machine Learning Models in the Cloud (ServerlessConfセッション紹介)

ServerlessConf

セクションナイン吉田真吾@yoshidashingo)です。

第4弾は海外のスピーカーの紹介です。エンジニアでありジャズミュージシャンでもある Alex、インタビューの最後ではコード(Code)とコード(Chord)の類似点なども聞いてますのでぜひじっくりお読みください。

プロフィール

  • 名前: Alex Casalboni
  • 会社: Cloud Academy, Inc.
  • 職種: シニアソフトウェアエンジニア

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アレックスは Cloud Academy のシニアソフトウェアエンジニアでありジャズミュージシャン。好きなことは JavaScript や Python でウェブアプリケーションや機械学習モデル、サーバーレスなマイクロサービスを作ることです。

Quick Chat

---- 日本に来てくれるということでありがとうございます、来日中にやろうと思ってることはありますか?

はい、10/6まで東京の美しい場所に宿泊する予定なのと、途中京都と大阪をちょっと駆け足で回ってくる予定です。

日本に行くこと自体が初めてなので、早く日本中の古式ゆかしい文化に触れてみたいです。

---- それはよかった、ぜひ楽しんでください。では ServerlessConf Tokyo でのセッション概要を教えてください

私のセッションではデータサイエンティストが機械学習モデルを本番環境にデプロイするためのチャレンジについてお話します。

A/Bテストや高スケーラビリティや高可用性を備えた、Pythonライブラリとマルチモデルでできたシステムの参照実装や例についても触れます。

また、伝統的なデプロイ戦略の限界について語りながら、サーバーレスコンピューティングでデプロイのワークフローがいかに単純にできるかデモもお見せします。

---- たしかに、正しいモデルを構築するのって非常に難しい課題ですよね。サーバーレスな構成だとこのプロセスをもっと早く実現できるってことですか?

私は日々とても優秀なデータサイエンティストたちと働いてるのですが、サーバーレスな技術を使うことで彼らはすばやく仕事にとりかかれて、最高の機械学習モデルを構築するという重要な目標にフォーカスすることができています。

サーバーレスな手法で考え、開発することで、彼らはインフラやオペレーション、スケーラビリティ、可用性などなどに関連したほとんどの問題から解放されます。と同時に、彼らはとくに助けなしに、A/Bテストやモデルの改善をくわえてデプロイすることができます。それは最終的に、チーム全体や会社全体にとってより高品質な結果を残すことになります。

---- ちまたにはたくさんの機械学習のサービスやフレームワークツールがありますが、どれを使えばいいか選定するためのオススメの方法はありますか?

その選択はさまざまな要因に依存します。

  1. そのアプリケーションやシステムが現在どこで稼働しているか ほとんどのクラウドベンダーが多大なる努力をもってロックイン障壁を取り除いてはいるが、MLaaS オプションはたいていの場合そのクラウドプラットフォームの他のサービスと合わせて使いやすいように統合されていたりするのも事実です。明らかなネットワークの近さという利点を評価に加えなかったとしても、現在利用中のクラウドベンダー上のサービスというのは最優先の選択肢ではあります。

  2. どのレベルまでのコントロールを求めているかあるいは必要としているか すべての MLaaS オプションはモデル設計における異なったレベルのコントロールを提供しています。たとえば、モデリングのロジックやデータ処理によりディープなコントロールが必要な場合もあれば(例:Azure Machine Learning)、その他の多くの場合は単純なブラックボックスなインタフェースで十分な場合が多いでしょう(例:Google Prediction API)。個人的には完璧な MLaaS ソリューションは可能な限り抽象化された状態で代替案を広く網羅しているべきで、Amazon Machine Learningはその望むべき方向に向かっていると思います。

  3. ほんとうにMLaaSが必要かどうか あなたがデータサイエンティストである場合は特に、頻繁にモデルを完全にコントロールする必要があるでしょう。これらのケースでMLaaSのソリューションはあなたのニーズを満たさないかもしれないですが、そんなときはクラウドコンピューティングのメリットを活かしてサーバーレスなクラウドに機械学習のモデルをデプロイするといいでしょう、たとえば AWS LambdaAzure FunctionsGoogle Cloud Functions などです。

ここらへんのサーバーレスと機械学習についてはもう少し詳しく 個人ブログ に書いておきました。

blog.alexcasalboni.com

---- ありがとうございます。ところで普段仕事ではどんなことをやってるんですか?

私は2013年に非常に初期の従業員として Cloud Academy にジョインしました。つねに情熱をもってウェブ開発や Cloud Academy を立ち上げていくことはとても楽しかったです。チームが急速に成長した今はいくつかの面白い役割をカバーしているという状況です。 シニアソフトウェアエンジニア として私は新しいクラウド技術を学ぶ学生を手助けする目的で新しい教材を設計し、作成しています。また クラウド・エバンジェリスト として新しい学生やITプロフェッショナルたちにクラウドコンピューティング、とくにサーバーレスの部分で最適のアプローチを見つけてもらうための動機づけや支援ができてハッピーです。

---- ジャズが好きなんですね?コード(Code)とコード(Chord)で似ていることってあるんですか?

ジャズが大好きで、サキソフォンとピアノ奏者を12歳からやっています。両親もミュージシャンだったのでこの素晴らしい情熱を共有していました。

とても似ている点でについてですが、私はコーディングを15歳からやってますが、それ以来つねにこの2つの世界はとても関係が深いと考えています。どちらも個人的な情熱や創造性、問題解決を共有しあう手段であると同時に、そのためにはたくさんの技術的なスキルや自然の法則や構造的な思考、ロジックやサイエンスが求められるという点です。

---- ありがとうございました、会えるのを楽しみにしてます!

ありがとうございました、私もほんとうにあなたやServerlessConfの参加者のみなさんにお会いできることが楽しみです。

イベントでは気兼ねなくお声がけください。Twitter でもどうぞよろしくお願いします。