こんにちは。MLOpsチームリーダーのsonotsです。
先日のプレスリリースで発表しました通り、ZOZOTOWNに「類似アイテム検索機能」を追加しました。この機能の技術要素について先日開かれた Google Cloud Next '19 in Tokyo で、本プロジェクトからは2件発表してきました！
技術要素が気になる技術オタクの皆様におかれましては、ぜひ資料と動画をご覧ください！
ZOZO画像検索でのMLOps実践とGKEインフラ アーキテクチャ
筆者（そのっつ）の発表になります。発表の概要は以下になります。
ZOZOのAIプロダクトであるZOZO画像検索の概要とアーキテクチャについて紹介します。GKE（Google Kubernetes Engine）とgRPCを使った機械学習APIサーバの構築、Cloud Composerを使った定期的なモデルの更新について話します。特に、Kubernetesを用いてgRPCマイクロサービスアーキテクチャで構築されているHTTP APIサーバを本番レベルに引き上げるために行った工夫について共有します。
筆者は今回はじめてKubernetesを触ったのですが、Kubernetesクラスタを本番レベルに引きあげるために正直な所とても苦労しました。この発表は、まさしく少し前の私が教えて欲しかったものを全て盛りこんだものとなっています。今Kubernetesの検証を進めていて、これから本番導入を考えているタイミングの方に役立つ資料・発表になっていると自負しています。
補足：正式な資料はGoogleから10月に公開されるそうです。ここにはひとまずGoogleに許可をとった資料を載せておきます。正式資料が公開され次第差し替える可能性があります。
Googleが開発したAIプロセッサ『Cloud TPU』とZOZOTOWNでの活用事例
Googleの佐藤氏と福岡研究所の西原、家富の発表です。発表の概要は以下になります。
Cloud TPUは、ディープラーニングの学習と推論に特化した回路設計により従来に比べ大幅に高い価格性能比を実現するグーグルのAIプロセッサです。また、低遅延のインターコネクト技術で2048コアのTPUを結ぶCloud TPU Podは、AIスーパーコンピューティング環境を低価格クラウドサービスとして提供。このセッションでは、ZOZOTOWN画像検索プロジェクトでのCloud TPU導入事例を交え、その実力を解説します。
筆者も聴講しましたが、Googleの佐藤氏からTPUの概要を教えていただいた後に、生々しい現場の話をきけて同じ会社ながら非常に参考になるセッションでした。TPUに関してはまだ学習環境だけの利用となっており、本番での定常的な利用はできていないのですが、これから導入されていく予定です。
おわりに
ZOZOTOWNへの画像検索機能の導入は以前から温めていたアイデアで、ついに満を持してリリースできました。
まだまだ改善は進めていく予定ですし、アレやコレやといった新しいAI案件も抱えています。是非一緒に働きましょう。ご興味のある方は、以下のリンクからぜひご応募ください！
