2023 年の MLOps 勉強会を振り返る

[MLOps Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/mlops) の 2 日目です（遅れての投稿です...）。MLOps 勉強会で運営している人の 1 人です。


# 告知
MLOps 勉強会は今年で 4 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)

23/1/18 に次回のイベントを行いますのでぜひご参加ください！
[生成AI MLOps LT大会！！！](https://mlops.connpass.com/event/305093/)

# はじめに ~ 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 4 年前に突入しました。
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
\* 下記に記載した数字のあとの差分が記載されている場合は[昨年 2022 年の振り返り](https://qiita.com/tshowis/items/0bb01d87f3374610eef9)に記載した数字からの差分になります。

## connpassの登録者数
2023/12/31 現在 : 4,629 人 (+1,089人)

## MLOps 勉強会の [twitter アカウント](https://twitter.com/MlopsJ) フォロワー数
23/12/31 現在: フォロワー数 1643 (+599)

## [YouTube channel](https://www.youtube.com/@mlopscommunityjp1103) の登録者数
23/12/31 現在 : 830 (+450)


## 開催実績
13 回開催 (-1: もくもく会を開催したなかったですが通常会などは同じ回数開催しました。)

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 : 1 回（DEEP LEARNING LABとの共催）
- LT回 : 2 回 (通常 LT と LLM LT)


## 2023 年の参加登録者数
| 月 | 登録者数 | 
|:-----------:|:------------:|
| 1月      | 322人      |
| 2月       | 339人       |
| 3月   | 207人          |
| 4月 (通常会)      | 201人      |
| 4月 (LLM x LT)      | 860人      |
| 5月   | 216人     |
| 6月（特集会）     | 255人     |
| 7月 (LT 会)    | 128人     |
| 8月   | 245人     |
| 9月   | 273人     |
| 10月  | 221人     |
| 11月   | 192人     |
| 12月 | 210人     |
| 合計        | 3,669人     |

なんといってもやはり今年の話題の中心であった LLM の会が突出して参加者が多かったのもわかります。通常会などでも徐々に生成AIや LLM のトピックも徐々に増えてきているのでこれからさらに話題が増えていると思います。

## MLOps のカテゴリ
\* 資料が公開されていないものは除きます
\** 著者の独断と偏見で選んでいます

- 実験管理 : 3
- テスト : 2
- CI/CD : 1
- 推論 : 2
- モデル監視 : 4
- パイプライン :  2
- プロジェクトマネジメント/ビジネス : 4
- 開発手法 : 2

## 話した Tool
\* 資料が公開されていないものは除きます
\** 著者の独断と偏見で選んでいます

- Datadog : 2
- Chat GPT : 4
- AWS : 3
- GCP : 5
- Azure : 3
- redash : 1
- Embulk : 1
- Looker studio : 1
- Argo Workflow : 1
- 自社オリジナルのツール (Wantedlyさん) : 1
- Langchain : 2
- Faiss : 1
- Whisper : 1
- Prefect : 1
- digdag : 1
- MLflow : 1
- papermill : 1
- great_expectations : 1

## 著者の感想
### LLM
やはり2023年といえば、LLM, GPT であったと思う方が多かった通り昨年から異なる大きな流れとしては LLM の登場とそのOpsに関してでてきたことだと思います。もちろんまだでたばかりの話題なので確立したフレームワークなどはないのですが、今後より事例などが増えていくことでしょう。2024 年もまだまだ話題にかかさないと思います。

### 監視
あまり意識はしていなかったのですが、振り返ってみるとモデル監視の話題が今年は 4 つほどありました。昨年は 5 件で今年は 4 件と、今年話題が多かった 2 つのうちの 1 つでした。著者は 2017 年くらいからモデル監視に関心をもって調べたり、動向を追っていましたが、事例の数もどんどん増えてきておりこれから始める人向けのまとめとして資料もまとまってきており内容が以前より内容が格段に習熟してきているのではないかなと思っています。



# さいごに
今年 2023 年の MLOps 勉強会振り返りでした。発表などを振り返るとトレンドや MLOps の業界の流れの片鱗を眺めることができます。繰り返しになりますが、今年は生成系 AI や LLM など、大きな流れがあり来年もこの流れは続いていくことかと思います。

この流れのなかでも基本的な MLOps の考え方は変わらないこともありつつ、且つ新しい考え方の LLMOps などがでてきていますので個人としても追っていき理解を深めていきたいと思います。

イベント回数も初回から 43 回を迎え、知見やナレッジは蓄えられてきたかと思いますが、まだまだ新しい考え方などでてきていますので今後も継続して勉強会を継続して実施し、日本の MLOps の知見共有を通して、日本におけるの MLOps の普及につなげていければ嬉しいです。

まだ勉強会に参加したことない方も、参加したことあるかたも来年の勉強会に参加お待ちしています！過去の発表資料は下記のconnpassから、発表動画は Youtube Channel からご覧できますので過去の資料を見たい方はぜひご覧ください。


# 参考資料
過去勉強会の発表資料
https://mlops.connpass.com/presentation/

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

昨年 2022 年の振り返り
https://qiita.com/tshowis/items/0bb01d87f3374610eef9