2022 年の MLOps 勉強会を振り返る

[MLOps Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/mlops) の 1 日目です。

# 告知
MLOps 勉強会は今年で3年目に突入しました！発表者募集しておりますのでふるってご参加ください。
[発表申し込みフォーム](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf1v2bbrdPnL0n75ekE4XCWks_T2LtOsfHQFZQ1UB9ZmO4xsw/viewform)

12/7 と 12/14 にそれぞれイベント行いますのでぜひご参加ください！
[第26回 MLOps 勉強会](https://mlops.connpass.com/event/265554/)
[2022年 年忘れ! MLOps LT大会!!!](https://mlops.connpass.com/event/265378/)

# MLOps 勉強会とは
実際の事例などの発表/共有を通して MLOps の理解を深め、日本での発展していくことを目的としています。2020 年から開始して今年で3年前に突入しました。
方針について何度か運営で議論し、今の形に定着して 2 年ほどになります。まだまだコミュニティとしてはできたばかりなところはありますが、参加者登録者数が毎回 200 から 300 人前後で、これほどの参加者数が初期のころから維持できているのはひとえに多くの参加者のおかげだと思っています。参加したことがある方はありがとうございます！まだの方は参加お待ちしております。
https://mlops.connpass.com/

# いろんな数字
## connpassの登録者数
11/30 現在 : 3,540人!

## MLOps 勉強会のtwitter
[@MLOps_J](https://twitter.com/MlopsJ) のフォロワー数が 11/30 現在, 1,044 になりました！
フォロワーしていただいたかたフォローありがとうございます！まだの方で MLOps に関係することに興味ある人はぜひフォローすることをおすすめいたします！
また運営の澁井さんの頑張りによります。フォロワー数 1000 人超え, 澁井さんおめでとうございます！

## YouTube channelの登録者数
11/30 現在 : 380 人!

## 開催実績

14 回開催（12 月に予定している2回含む）

内訳
- 通常回 : 10 回（毎月 1 回を目安に開催している事例の勉強会）
- 特集回 : 2 回
- LT回 : 2 回
- もくもく回 : 1 回

もくもく回は私がやりたいと思い始めたのですが、育休などもあり開催が難しくなりとめております。今後はもっともくもく会などの参加型のイベントを開催したいです。

## 2022 年の参加登録者数 (12月を除く)
| 月 | 登録者数 | 
|:-----------:|:------------:|
| 1月      | 302人      |
| 2月       | 279人       |
| 3月   | 432人          |
| 4月      | 319人      |
| 5月   | 361人     |
| 6月     | 443人     |
| 7月    | 311人     |
| 8月   | 281人     |
| 9月   | 364人     |
| 10月  | 247人     |
| 11月   | 305人     |
| もくもく回, 1月 | 9人     |
| 合計        | 3,644人     |

## MLOpsのカテゴリ
- 実験管理 : 1
- テスト : 2
- CI/CD : 1
- 推論 : 6
- モデル監視 : 5
- MLOps 全体 : 2
- パイプライン : 6

あくまで著者の主観でわけています。パイプラインでわけていいかは迷ったのですが、パイプラインだけの紹介などもあったので作ってみました。

振り返ってみると、パイプラインと推論が多く、モデル監視が二番目という形になりました。パイプラインはモデルを本番環境や運用していく際の自動化という点となる場合もありますし、本番環境にも適用しなくてもパイプラインでまとめるという場合もありましたのでサーバーレスが多い昨今の状況と MLOps という文脈において汎用性が高いという点で多いのではないかなと思いました。

推論が多いのは、モデルを作成後に本番環境で利用していくためには避けては通れないものになりますので多いことは集計する前から想定していましたが、もっと多くてもよかったのではないかな？という思いもあります。MLOps 勉強会では必ずしも ML を本番運用しているケースだけを発表しているわけではないのでそのような結果ではなかったかと思っています。


## 話した Tool
- AWS : 6
- GCP : 7
- Kubeflow : 2
- MLflow : 1
- IoT、デバイス : 2
- redash : 1
- fluentd : 1
- Kubernates : 1

## 話したTOPIC
- 画像系 : 2
- 自動車, 動画系 : 2
- ネットワーク系 : 1
- レコメンド系 : 2
- テスト : 1
- プロジェクトマネジメント : 1
- メディア系 : 1
 
## MLOps 勉強会の運営増加人数
＋ 1
1 人運営が増えました！まだまだ募集していますのでご参加したい方はお声がけください。

## MLOps 勉強会のスポンサー数
＋ 1
なんと正式に12月より株式会社ディー・エヌ・エー様に配信スポンサーがついていただきました！スポンサーは今年中には難しいかなと思っていましたので大変ありがたいです。これで配信する際に配信ツールのロゴが消えて配信が見やすくなると思います。
株式会社ディー・エヌ・エー様ありがとうございます！


## 今後やりたいこと
*注意 : 著者の考えであり、勉強会運営の総意ではないです

### 入門者向けに
アンケートを毎回の勉強後に実施しておりますが、そのなかで最近よく聞くことが多いのが初心者向けや入門向けの話がほしいということもあったので、その要望を答えられるような会を開催したいとは思っています。ただそれはどちらかというとどこかにドキュメントやブログがあってそちらを閲覧するほうがよいかもしれないとも思っているのでまとめられたらそちらにまとめたいとも思っています。

### 交流の話
それと個人的な思いとしては発表者が喋って終わりではなくて、コミュニティとして発表者と参加者の相互で質疑や雑談でわいわいできる形にしたいと思っています。もちろんこのような状況でオンライン開催という形で開催しており、そのなかでの交流は難しいことは重々承知していますが、ツールなどを使って解決できればといろいろ試みたいと思っています。私自身が大学院を中退してなにもわからないままこの業界に入ったときに、PyCon JP の運営や ScalaMatsuri などのコミュニティに運営と参加/交流したおかげで業界の全体像や指針となる人などが見つかって大変ありがたかったので、交流を通して得ることで得るものが多いと信じています。どういった形になるかはまだ探してる段階ですがこのコミュニティでも参加者同士でなにか得られるイベントを今後企画したいと私は思っています。

### ビジネスと MLOps の関係
また、MLOps と直接関係ないようにみえるのですが、機械学習プロジェクトなどのマネジメント系の話もこれまで頻繁にとりあげています。一見関係ないように見えますが MLOps は予測頻度やモデルの監視項目などがビジネスに密接に紐付いているのでどのようにプロジェクトをきめていくかなど大いに関係してきます。この辺の話も継続的に発表していただける方を探していいきたいと思いますし、まとめという形でも行っていきたいと思います。

# まとめ
Twitter などをみていると機械学習を本番活用している会社は増えているように感じています。ただ、機械学習の本番運用に関する知見などはまだまだ足りず、どのように探したらいいかわからないという人もよく見かけますので、MLOps コミュニティとして今後も継続して機械学習の運用に関して業界が発展することを目的とし、業界を盛り上げていきたいと思います。ぜひ一緒に勉強会に参加/発表したり、懇親会に参加してわいわいして業界をもりあげていきましょう！みなさんの参加お待ちしています。


# 参考資料
過去資料
https://mlops.connpass.com/presentation/

過去発表動画（YouTube）
https://www.youtube.com/channel/UC8ts0HmdBlT6Qyz6MrUlI6A