Pants で決める python monorepo - ABEJA Tech BlogABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは3,4ヶ月の間遊び9割仕事1割で取り組んできた Python で実装された機械学習マイクロサービスたちの monorepo 化について紹介します． モチベーション 小売業向けに店舗解析ソリューションを提供している ABEJA Insight for Retail では以下のような理由から機械学習システムをマイクロサービスの polyrepo (multi-repo) で運用してきました． 様々なフレームワークで書かれた最新の研究成果を取り入れやすい． 負荷特性の全く異なる機械学習モデルをスケールさせやすい． モデルごとに容易にデプロイできる． 障害耐性や保守性を高め日々の運用負荷を下げる． 手前味噌ですが，マイクロサービス
