メルカリレンズβ WebAssembly × AIのプロダクト開発 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Mercari Advent Calendar 2021 の22日目の記事です。 こんにちは、メルカリ EdgeAIチームの@tkatoです。私たちのチームでは、クライアントサイドでの機械学習応用について、アルゴリズム開発からプロダクション開発までを担当しています。 12月16日に、メルカリレンズβという新しいプロダクトが公開されました。この記事では、メルカリレンズβを開発するにあたり、Webブラウザ向けに機械学習を用いたUIを開発した経験から得た知見を紹介したいと思います。 メルカリレンズβは、スマホのカメラで商品をかざすだけでメルカリでの取引相場や類似商品などの情報を表示するWebアプリです。いくらで買えるか知りたいときや、出品する値段で迷ったときに、メルカリを使ったことのないお客様でも気軽に使えるアプリを目指しています。 技術的には、機械学習を利用した直感的なUIをクライ
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
Google Kubernetes Engine上のGoアプリケーションでのHTTPリクエストを行う方法 | メルカリエンジニアリング
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの最後の記事です。 こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの@gia.nguyenです。 私は第3回のGopher道場を卒業してから2018年12月に入社しました。 他の記事にも記載されましたが、メルペイのバックエンドは、Google Kubernetes Engine(以下、GKE)を使用して、マイクロサービスアーキテクチャを採用した多数のマイクロサービスから構成されています。マイクロサービスは主にGo言語を使って、開発しています。マイクロサービス間のコミュニケーションはgRPCでやり取りしていますが、外部サービスに対してはほとんどHTTPで通信を行っています。本記事はGKE上のGoアプリケーションでHTTPリクエストを投げる際、いくつか工夫した点を紹介したいと思います。 TL;DR httptraceはデバッグに役立つ
メルペイでのSpannerとの戦いの日々 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの @kazegusuri です。 メルペイではメインのデータベースとしてGoogle Cloud Spannerを利用しています。 マイクロサービスによっては秒間数千リクエストをSpannerで処理しています。 いかにSpannerをスケールできるようにして安定させられるかが会社全体として重要になっています。 本記事では数ヶ月間戦ってきたSpannerのレイテンシが高くなる問題とその解決法について紹介したいと思います。 社内への調査報告も含めて書いているため、かなり詳細で長い内容になっています。 なおこの問題の大部分はGoでSpannerを使ったときにだけ発生する問題のため、Javaなどの他の言語では該当しない可能性があります。 CreateSession問題 ここで紹介しなくても良いくらい基本的なところですが、CreateSessionが非常
メルカリの写真検索を支えるバックエンド | メルカリエンジニアリング
メルカリのAI EngineeringでTech Leadを務めている中河です。今回は3/18に正式リリースされた「写真検索機能」を支えるバックエンド・インフラをシステム側からの視点でご紹介します。 写真検索とは 所謂、画像検索機能で商品名を知らなくても画像から商品を検索できる機能の事です。詳しくは下記の公式リリースをご覧ください。 about.mercari.com 基本的な写真検索の仕組みは、Deep Neural Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築。 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索します。 アーキテクチャの概要 Figure1 上記がアーキテクチ
GCPでStreamなデータパイプライン始めました - Mercari Engineering Blog
こんにちは、はじめまして。メルカリでデータエンジニアをしている、しゅう (@shoe116)です。Mercari Advent Calendar 2018の3日目を担当することになりました。 メルカリではデータの活用が盛んな一方で、実はデータ処理を専門にやるエンジニアが最近まで存在しておらず、そんなこんなで僕がSREチームにデータエンジニア第1号としてjoinしました（実はこのあたりはメルペイのが少し先んじていて、あっちにはすでにデータプラットフォームチームがあって、僕は今彼らと一緒に並んでコードを書いている）。今日は僕らがGoogle Cloud Platform（以下GCP）に作っている、メルカリ（とメルペイ）の新しいログ収集基盤について簡単に紹介しようと思います。 メルカリの既存ログ収集基盤について 「新しいログ収集基盤を紹介しようと思います」と書いた数行後にこの章を持ってくるのは自
Kubeflow Meetup #1 でコンテナネイティブなワークフローエンジン Argo について発表してきました | メルカリエンジニアリング
ドーモ、ミナ＝サン。 機械学習エンジニアの @hurutoriya です。 先日PFNさんのオフィスで開催された Kubeflow Meetup #1（Cloud Native Meetup Tokyo #5） – connpass に登壇してきました。 発表内容は Kubeflow Family の一つである コンテナネイティブなワークフローエンジン Argoについての紹介をさせていただきました。 argoproj.github.io Kubeflow/Katib Owner の @overs_5121 さん、ご招待いただきありがとうございました! 発表資料は公開しているので、ぜひご覧下さい。 www.slideshare.net *発表動画も公開される予定なので、公開され次第追記します。 機械学習システムにおけるワークフローエンジンの必要性 Argo自体まだ発展途上のOSSですが、機械
プロダクトのリリース前から新ダッシュボード「Looker」の導入に踏み切ったわけ | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルペイのデータアナリストチームです。 メルペイはプロダクトの開発フェーズにあり、リリースに向けて全社で頑張っています。 「プロダクトがないのに、データ分析？」と思う方もいらっしゃるはずなので、メルペイのデータアナリストの業務と、力を入れているダッシュボードツール「Looker」の活用について紹介させて頂きます。 Lookerの公式ページはこちら プロダクトがないフェーズでの仕事 Lookerの話をする前に、まずは私達の状況を簡単に説明します。 分析チームを抱える企業は沢山ありますが、「プロダクトができる前から活動しているケース」は少ないと思います。 そういった意味では、私達のチームは他の会社と比べてユニークなポジションになっています。 一言で言えば「事業を作るための分析」を行っています。 メルペイの事業が成り立つには「良いプロダクト」を作り、「ステークホルダーとの関係」を築き
Mercari ML Ops Night Vol.1 を開催しました
こんにちは、機械学習エンジニアの @hurutoriyaです。 2018/05/23 にMercari ML Ops Night Vol.1というイベントを開催しました。 Mercari ML Ops Night Vol.1 – connpass 機械学習アルゴリズムそのものではなく、 システム構成や、モデルのデプロイ、データの収集など、 機械学習をプロダクションで運用するにあたって直面する課題やその解決方法などを、 ざっくばらんにお話できればと思います。 当イベントページは公開1時間で100人の定員枠が埋まり、最終的に申込者が296人!! に到達し、プロダクション環境での機械学習の運用に対する注目の高まりを感じ取ることができました。 プロダクション運用への壁 最近では国内でもMLSEやML Ops Studyなど機械学習のモデリング以外の部分に注目したイベントが開催されています。 ML
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