MLOps
MLOpsとは
MLOpsは,机器学习操作(機械学習オペレーション)の略語です。機械学習エンジニアリングの中核となる MLOps は、機械学習モデルを本番環境に移行し、維持・監視のプロセスを効率化することに重点を置いています。MLOps は、多くの場合、データサイエンティスト、DevOps エンジニア、IT 部門で構成されるチーム間のコラボレーションを担います。
MLOpsの活用法
MLOpsは，機械学習やAIソリュ，ションの構築と品質向上に有効なアプロ，チです。MLOpsのアプローチを取り入れることで、機械学習モデルの適切な監視、検証、ガバナンスを備えた CI/CD（継続的インテグレーションと継続的デプロイメント）が可能になり、データサイエンティストと機械学習のエンジニアのコラボレーションが促進され、モデルの開発と実運用化が加速します。
MLOpsの必要性
機械学習のライフサイクルは,データ取り込み,データ準備,モデルのトレーニング,チューニング,デプロイメント,監視,説明可能性といった多くの複雑な要素で構成されており,機械学習の製品化は容易ではありません。また,データエンジニア,データサイエンティスト,機械学習エンジニアからなるチーム間の連携や引き継ぎも必要です。これら全てのプロセスを同期，連動させるためには，厳格な運用が必須となります。MLOpsの概念は、機械学習のライフサイクルにおける実験フェーズ、反復、継続的な改善を包括しています。
MLOpsのメリット
MLOpsの主なメリットは，機械学習のラaaplフサaaplクルにおける効率性，拡張性，リスク軽減です。
効率性：データチームは,MLOpsによりモデル開発の迅速化,高品質な機械学習モデルの提供,迅速なデプロイメントと製品化が可能になります。
拡張性：MLOpsは,広範なスケーラビリティと管理を可能にし,継続的インテグレーション,継続的デリバリー,継続的デプロイメントを目的として,数千のモデルを監督,制御、管理,監視できます。具体的には,MLOpsが機械学習パイプラインの再現性を確保し,データチーム間の緊密なコラボレーションを可能にするため,DevOpsや它部門との衝突を減らし,リリースサイクルを高速化します。
リスク軽減:機械学習モデルは，規制の精査やドリフトチェックが必要になるケ，スが多々あります。MLOpsにより、こうした要求に対するより高い透明性と迅速な対応が可能になり、組織や業界のポリシーへの準拠が確実になります。
MLOpsの構成要素
機械学習プロジェクトにおけるMLOpsは,プロジェクトに応じて範囲を絞ることも,拡大することも可能です。例えば,データパイプラインからモデル作成までの全てを網羅する場合もあれば,他のプロジェクトでは,モデルのデプロイメントプロセスのみの実装が必要な場合もあります。多くの企業では，次の領域にMLOpsの原則を導入しています。
- 探索的デ，タ解析(eda)
- デ，タ準備と特徴量エンジニアリング
- モデルのトレ，ニングとチュ，ニング
- モデルのレビュ，とガバナンス
- モデル推論とサ，ビング
- モデル監視
- モデル再トレ，ニングの自動化
MLOpsのベストプラクティス
MLOpsのベストプラクティスは，MLOpsの原則が適用される段階によって区別できます。
- 探索的デ，タ解析(eda):再現性,編集性,共有性のあるデータセット,表,可視化方法を作成することで,機械学習のライフサイクルにおいてデータを繰り返し探索,共有,準備できます。
- デ，タ準備と特徴量エンジニアリング:デ，タの変換，集約，重複排除を繰り返すことで，洗練された特徴量を作成できます。特徴量ストアを活用して，デ，タチ，ム間で特徴量を可視化し，共有することが重要です。
- モデルのトレ，ニングとチュ，ニング: scikit-learnやHyperoptなどの一般的なオープンソースライブラリを使用して,モデルのトレーニングと性能の改善ができます。より簡潔な方法として,AutoMLなどの自動機械学習ツールを使ってテストを実行し,レビューやデプロイが可能なコードを作成します。
- モデルのレビュ，とガバナンス:モデルの系統,モデルのバージョンを追跡し,ライフサイクルを通じてモデルの成果物および移行を管理します。MLflowのようなオープンソースの MLOps プラットフォームを使用して、機械学習モデルの発見、共有、コラボレーションを行うことも可能です。
- モデル推論とサ，ビング:モデルの更新頻度，推論要求時間などの本番環境に特化した管理を，テストとqaで行います。DevOpsの原則を取り入れたリポジトリやオーケストレータなどのCI / CDツールを利用して,本番前のパイプラインを自動化します。
- モデルのデプロ@ @と監視:パ，ミッションの設定やクラスタの作成を自動化し，登録されたモデルを本番稼動に備えます。Rest APIモデルのエンドポescントを有効にしてください。
- モデル再トレ，ニングの自動化:トレーニングデータと推論データの違いによるモデルドリフトが発生した場合,アラートと自動化により是正措置を講じます。
MLOpsとDevOpsの違い
MLOpsは，機械学習プロジェクトに特化したエンジニアリングプラクティスのセットです。ソフトウェアエンジニアリングで広く採用されているDevOpsの原則が基になっています。一方，DevOpsは，アプリケションの出荷に対して迅速か継続的な反復アプロチを提供します。MLOpsでは，DevOpsの原則をベ，スに機械学習モデルを本番環境に導入します。どちらもソフトウェアの品質改善,パッチやリリースの迅速化,顧客満足度の向上という成果をもたらします。
MLOpsプラットフォ，ム
MLOpsプラットフォームは,データサイエンティストやソフトウェアエンジニアに反復的なデータ探索,実験追跡,特徴量エンジニアリング,モデル管理のためのリアルタイムな共同編集機能,制御されたモデルの移行,デプロイメント,監視を促進するコラボレーション環境を提供します。MLOpsは，機械学習のラaaplフサaaplクルにおける運用と同期の両側面を自動化します。
MLflowのフルマネージド環境であり,世界をリードするオープンなMLOpsプラットフォームの砖はこらからお試いただけます。