AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

著者 : 澁井雄介

• 翔泳社 (2021年5月17日発売)

作品紹介・あらすじ

機械学習システム構築に必要な
デザインパターンがここにある！

【本書の背景】
Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、
そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。
そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、
「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。

【対象読者】
・AIエンジニア
・システムエンジニア
・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方

【本書の概要】
本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や
実装が必要と考え、機械学習システムのデザインパターンを集めて解説した書籍です。
機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、
機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。
本書で扱うプラットフォームには、コードの再現実行を担保するため、
DockerとKubernetesを活用します。
機械学習の学習から評価、QAを行い、推論器をリリースして
運用するまでの一連の流れをアーキテクチャやコードとともに解説します。

【デザインパターンのサンプル】
本書で解説している実際のサンプルコードをGitHubからダウンロードして利用可能です。

【本書のゴール】
・機械学習を実用化する方法が学べる
・Pythonによる機械学習ワークフローおよびWebアプリケーション開発の概要を学べる
・機械学習を組み込んだシステムの運用ノウハウを得られる
・機械学習システムのトラブルシューティングや調査方法を学べる

【著者プロフィール】
澁井 雄介（しぶい・ゆうすけ）
株式会社ティアフォー所属。
MLOpsエンジニア、インフラエンジニア、ARエンジニア、ネコ2匹の飼い主。家に猫用ハンモックが4台ある。
本業で自動運転のためのMLOps基盤をKubernetesで開発しつつ、趣味でARとEdge AIを組み合わせて遊んでいる。
過去にはSIer、外資ソフトウェアベンダー、スタートアップで新規プロダクトの起ち上げ、大規模システム運用、チームマネジメントに従事。
前職メルカリにて機械学習をシステムに組み込むデザインパターンを執筆、公開。
・GitHubで「mercari/ml-system-design-pattern」と検索

感想・レビュー・書評

[Junmoriさんの感想 · 2024年4月5日]

MLOpsの解説本を求めていた時に出会い，読了．
「機械学習モデルは作れるが，それを実際のシステムにどう落とし込むか」という問題について，複数のデザインパターン候補を紹介・解説してくれている．
特定のツールに依存しない，概念の紹介にとどまっているので，実際にシステムを構築する際は各自使用するクラウドでの実践方法は考える必要はある．
ただ，だからこそ，一般的に役に立つ知識のみ集約して紹介されているように感じた．

GitHubレポジトリ: https://github.com/shibuiwilliam/ml-system-in-actions

[hocksonさんの感想 · 2023年3月26日]

機械学習システムの運用をパターン化して詳解してくれている。
機械学習エンジニア、システムエンジニアには参考になると思います。

詳解例が画像投稿アプリなどの計算サイドが別端末(またはクラウド)にあるパターンが多かったので、個人的にはエッジAIのシステムパターンをもっと詳解してほしかった。(もちろん参考になる部分は多々ある)

ツール的な知識を新たに学べたのは良かった。
onnx形式とかFastAPIとか。
やっぱシステム構築はdocker便利なんだなあー
プロキシとかロードバランサーとかなんでも揃いすぎ笑

今自分は機械学習の開発〜運用システムの構築までを一つのテーマとして仕事しているが、この本にも書いてるように一人でやるもんじゃないよな、、笑
知らない人からしたらどっちもソフトウェア開発でしょって感じが伝わるし、実際そう思われてそうだが、なんというか、思想が全然違うよなーと改めて思った。

でもまぁやってみせて、徐々に理解してもらっていくしかないのかも(トホホ、、)

[blacktanktopさんの感想 · 2021年9月22日]

機械学習のシステムの文脈でも「デザインパターン」を示した書籍です。様々な機械学習のインプット・アウトプット、学習・テストのパターンに分けて「デザインパターン」を構成されています。MLflowという、機械学習の実験、再現性、デプロイメント、セントラルモデルレジストリなど、機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソースのプラットフォームを用いていてモダンなシステム構築が可能です。このような機械学習におけるデザインパターンを学びたい方にオススメの一冊です。

[aokikenichiさんの感想 · 2021年7月22日]

機械学習の学習と運用の実際に関して
デザインパターンが詳細に記載されている
Jupyterで分析を回すとはまた別のノウハウが必要で
困っている方が多いのではないか
役に立つであろう

[fraserlibさんの感想 · 2021年6月21日]

請求記号　007.1/Sh 21

[tstomokiさんの感想 · 2021年6月11日]

とても参考になる本。大規模サービスを前提に機械学習モデルの開発方法のパターンやサービス運用時のパターンまでサンプルコードとともにとても詳しく記載されている。モデルをリリースする際の方法を検討している場合、一度は読んでみると良いかと思われる。