MLOps

クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み

ZOZOTOWNではクーポン推薦を実現するために機械学習モデルとシステムを運用しています。その改善の取り組みについて、課題や解決策を踏まえてご紹介します。

MLOpsマルチテナントクラスタへのArgo CDの導入と運用

はじめに こんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山(@2kyym)です。 MLOpsブロックでは2022年の上期からArgo CDの導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討した背景から導入のメリット、また導入における公式マニフェストへの変更点や、運用…

推薦システムの実績をLookerでモニタリングする

はじめに こんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤(@rayuron)です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発してい…

ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎(@f6wbl6)と佐藤(@rayuron)です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナ…

Vertex Feature Storeの機械学習システムへの導入

こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの寺崎(@f6wbl6)です。現在、推薦基盤ブロックではデータサイエンス部MLOpsブロックのメンバーと協力しながらMLOps基盤の構築を進めています。本記事ではMLOps基盤構築の一環として進めているVertex Feature …

Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減

こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田(@TrsNium)です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 …

KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題

はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山(@civitaspo)です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家…

AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入

ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎(@f6wbl6)です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構…

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