公開日：2024年4月5日
寄稿者：Tim Mucci、Cole Stryker
MLOps（機械学習運用）は、機械学習モデルを構築および実行するための組立ラインを確立するために設計された一連のプラクティスです。これにより、企業はタスクを自動化し、モデルを迅速に展開できるようになり、関係者全員（データ・サイエンティスト、エンジニア、IT）がスムーズに協力し、モデルを監視および改善して精度とパフォーマンスを向上できるようになります。
MLopsという言葉は、機械学習（ML）とDevOpsを組み合わせた造語です。この言葉は、2015年に発表された論文「Hidden technical debt in machine learning systems（邦訳：機械学習システムの隠れた技術的負債）」（ibm.com外部へのリンク）の中で造られました。この論文では、大量のデータの処理に伴う課題と、DevOpsプロセスを使用してより優れたMLプラクティスを浸透させる方法が概説されています。MLOpsプロセスを確立すると、DevOpsの継続的インテグレーションと継続的配信（CI/CD）手法を組み入れて機械学習製品を開発するための各ステップが明確になります。
MLOpsは、データサイエンス・モデルの実行にかかる時間とリソースを効率化することを目的としています。組織は膨大な量のデータを収集しており、そこには業務に関する貴重な洞察と改善の可能性が含まれています。人工知能（AI）のサブセットである機械学習は、企業が隠れたパターンを発見して洞察を明らかにするアルゴリズムを使用してこのデータを活用することを可能にします。ただし、MLが日常業務にますます統合されるようになると、継続的な改善とより深い洞察を確保するために、これらのモデルを効果的に管理することが非常に重要になります。
MLOpsが登場する前は、ビジネス・アプリケーションの構築に大規模なデータ・セットが必要だったため、ML ライフサイクルの管理は時間がかかり、手間のかかるプロセスでした。従来のML開発には以下が必要となります。
- 大規模なリソース：MLプロジェクトには、相当の計算能力、ストレージ、特殊なソフトウェアが必要なので、維持費が高くなります。
- 人による作業時間：データ・サイエンティストは、モデルを手動で構成および保守するためにかなりの時間を費やしており、それがイノベーションに集中するのを妨げています。
- 部署横断的な従業員の関与：データ・サイエンティスト、ソフトウェア・エンジニア、IT運用者は多くの場合、サイロ化された状態で作業するため、非効率性やコミュニケーションのギャップが生じます。
MLOpsは、共同アプローチを採用することで、データ・サイエンスとソフトウェア開発の間のギャップを埋めます。オートメーション、CI/CD、機械学習を活用して、ML システムの導入、監視、メンテナンスを効率化するこのアプローチにより、データ・サイエンティスト、ソフトウェア・エンジニア、IT運用者間の緊密なコラボレーションが促進され、スムーズで効率的なMLライフサイクルが保証されます。
機械学習とMLOpsは相互に関連した概念ですが、全体的なプロセスの中では異なる段階と目的を有しています。MLは、モデルの作成と改良の技術的なニュアンスに重点を置いており、全体的な目標は、分類、予測、推奨事項の提供などのさまざまなタスクを実行できる正確なモデルを開発し、最終製品が意図した目的を効率的に果たすことを保証することです。
一方、MLOpsは、モデルを本番環境にデプロイすることから、パフォーマンスを注意深く監視し、必要に応じて更新することまで、機械学習モデルのライフサイクルの包括的な管理を重視しています。その目標は、デプロイメント・プロセスを合理化し、モデルが最高の効率で動作することを保証し、継続的な改善を促す環境を育むことです。MLOpsはこれらの領域に重点を置くことで、機械学習モデルがアプリケーションの当面のニーズを満たし、時間の経過とともに適応して変化する状況での関連性と有効性を維持できるようにします。
MLはモデルの技術的な作成に重点を置いているのに対し、MLOpsは実際の設定でのモデルの実用的な実装と継続的な管理に重点を置いています。
MLモデルは、製品を提案する推奨システムから顧客サービスのやり取りを自動化するチャットボットまで、さまざまなアプリケーションの基盤内で静かに動作します。MLは、検索エンジンの結果をより正確なものにし、コンテンツをパーソナライズするだけではなく、スパムや詐欺の検知などの分野でのオートメーション効率も向上させます。バーチャル・アシスタントとスマート・デバイスは、音声言語を理解し、音声リクエストに基づいてタスクを実行するML の機能を活用します。MLとMLOpsは、連携して機械学習パイプラインを成功させる補完的な関係にあります。
MLOpsはモデル作成を合理化して効率性と精度を高め、市場投入までの時間を短縮し、拡張性とガバナンスを確保します。
MLOpsは手動タスクを自動化することで、データ・サイエンティストやエンジニアの貴重な時間とリソースを解放し、モデル開発やイノベーションなどのより価値の高い活動に集中できるようにします。例えば、MLOpsがなければ、パーソナライズされた製品推奨アルゴリズムでは、データ・サイエンティストがデータを手動で準備し、本番環境にデプロイする必要があります。同時に、運用チームはモデルのパフォーマンスを監視し、問題が発生した場合は手動で介入する必要があります。このプロセスは時間がかかり、人為的エラーが発生しやすく、拡張が困難です。
MLOpsはモデルの継続的な監視と改善を容易にし、問題のより迅速な特定と修正を可能にして、より正確で信頼性の高いモデルを実現します。MLOpsがなければ、不正分析者はデータを手動で分析して不正な取引を検知するためのルールを構築する必要があります。これらの静的モデルは役立ちますが、データ・ドリフトの影響を受けやすく、モデルのパフォーマンスが低下します。
MLOpsはMLライフサイクルを合理化することで、企業がモデルをより迅速に展開し、市場での競争上の優位性を獲得できるようにします。従来、新しい機械学習モデルを開発するには、プロセスの各ステップが正しく実行されることを確認しなければならないため数週間から数カ月かかることがあります。さらにデータを準備し、MLモデルを構築、トレーニング、テストし、本番環境での承認を受ける必要があります。医療業界のような重要度の高い業界では、欠陥のあるモデルを承認するリスクは非常に大きいため、これを回避することはできません。
MLOpsは、定義済みでスケーラブルな開発プロセスを確立し、MLライフサイクル全体にわたって一貫性、再現性、ガバナンスを確保します。手動によるデプロイメントと監視には時間がかかり、多大な人的労力を必要とするため、適用範囲の拡張は妨げられます。一方、適切な集中監視がなければ、個々のモデルでパフォーマンスの問題が発生し、気付かれないまま、全体的な精度に影響する可能性があります。
MLOpsとDevOpsは、開発プロセスの異なる側面に重点を置いています。DevOpsは、従来のソフトウェア・アプリケーションの開発、テスト、デプロイメントの合理化に重点を置いています。プロセスを自動化し、ソフトウェア配信の速度と品質を向上させるために、開発チームと運用チーム間のコラボレーションが極めて重要です。
MLOpsはDevOpsの原則に基づいて構築され、それを機械学習ライフサイクルに適用します。コードをデプロイするだけではなく、データ管理、モデルのトレーニング、監視、継続的な改善も実現します。
MLOpsはDevOpsと同じ原則の多くを採用していますが、機械学習システムの構築と保守に特有の手順と考慮事項が追加され、より複雑になっています。
以下の原則に従うことで、組織は機械学習に内在する潜在能力を最大限に活用する、堅牢で効率的なMLOps環境を構築できます。
1. コラボレーション： MLOpsは、データ・サイエンティスト、ソフトウェア・エンジニア、IT運用者間のサイロを解消することに重点を置いています。これによりコミュニケーションが促進され、関係者全員がプロセス全体を理解し、効果的に貢献できるようになります。
2. 継続的な改善： MLOps は、モデルを継続的に監視、評価、改良する反復的なアプローチを推進します。これにより、モデルの関連性と正確性が維持され、変化するビジネス・ニーズに対応できるようになります。
3. オートメーション：データの準備、モデルのトレーニング、デプロイメントなどの反復的なタスクを自動化することで、データ・サイエンティストやエンジニアは貴重な時間を無駄にせず、モデルの開発やイノベーションなどのより価値の高い活動に集中できるようになります。
4. 再現性： MLOpsプラクティスにより、実験とデプロイメントが再現可能になり、結果のデバッグ、共有、比較が容易になります。これにより透明性が促進され、コラボレーションが促進されます。
5. バージョン管理：データ、モデル、コードを効果的にバージョン管理することで、変更を追跡し、必要に応じて以前のバージョンに戻したり、MLライフサイクルのさまざまな段階で一貫性を確保したりできるようになります。
6. 監視と観測性： MLOpsは、モデルのパフォーマンス、データ品質、インフラストラクチャーの健全性を継続的に監視します。これにより、問題が本番システムに影響を与える前に、問題を積極的に特定して解決できるようになります。
7. ガバナンスとセキュリティー： MLOpsでは、規制と倫理ガイドラインへの準拠を考慮しながら、MLライフサイクルを通じて安全なアクセス、データのプライバシー、モデルの安全性を確保します。
8. 拡張性とセキュリティー： スケーラブルで安全な設計により、増大するデータ量、モデルの複雑性の増大、MLプロジェクトの需要の拡大に適応でき、システムが進化しても堅牢性と効率性が維持されます。
MLOpsには、機械学習ライフサイクルを効果的に管理するためのスキル、ツール、プラクティスが必要であるため、MLOpsチームには、技術的スキルとソフトスキルの両方を網羅する多様なスキルセットが欠かせません。データの準備、モデルのトレーニングから評価まで、データ・サイエンス・パイプライン全体を理解する必要があります。バージョン管理、CI/CDパイプライン、コンテナ化などのソフトウェア・エンジニアリングのプラクティスに精通していることも重要です。さらに、MLモデルを効率的に導入および運用するには、DevOpsの原則、インフラストラクチャー管理、オートメーション・ツールに関する知識が不可欠です。
MLOpsの成功には、技術的な専門知識だけでなく、ソフト・スキルも重要な役割を果たします。スムーズなコラボレーションと知識の共有には、部署横断的なチーム（データ・サイエンティスト、機械学習エンジニア、IT運用者）との効果的に連携が不可欠です。さまざまな技術関係者や非技術関係者向けに、技術的な概念を明確かつ簡潔な言葉で伝えるには、優れたコミュニケーション・スキルが必要です。
MLOpsはさまざまなツールを活用して機械学習のライフサイクルを簡素化します。
- モデルの開発とトレーニングのためのKubernetes、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワーク。
- コードとモデルのバージョン追跡用のGitなどのバージョン管理システム。
- モデルの構築、テスト、デプロイメントを自動化するためのJenkinsやGitLab CI/CDなどの CI/CD ツール。
- KubeflowやMLflowなどのMLOpsプラットフォームは、モデルのライフサイクル、デプロイメント、監視を管理します。
- AWS、Azure、IBM Cloud などのクラウド・コンピューティング・プラットフォームは、MLワークロードを実行および管理するためのスケーラブルなインフラストラクチャーを提供します。
効果的なMLOpsの実践には、効率的で信頼性の高い機械学習開発を保証するために明確に定義された手順を確立することが含まれます。中核となるのは、MLライフサイクルの各段階で、文書化された反復可能な一連の手順を明確に設定することです。これにより、プロジェクトに関与するさまざまなチーム間での明確さと一貫性が促進されます。さらに、データ、モデル、コードのバージョン管理と管理も重要です。変更を追跡し、さまざまなバージョンを維持することで、チームは簡単に以前の状態にロールバックし、実験を正確に再現し、時間の経過に伴う変更を認識し、開発サイクル全体を通じてトレーサビリティーを確保できます。
精度のドリフト、バイアス、その他の潜在的な問題に対するモデルのパフォーマンスを継続的に監視することは、モデルの有効性を維持し、予期しない結果を防ぐ上で重要な役割を果たします。MLモデルのパフォーマンスと健全性を監視することで、デプロイ後も意図した目的を継続的に達成できるようになります。これらの懸念を積極的に特定して対処することで、組織は最適なモデル・パフォーマンスを維持し、リスクを軽減し、変化する状況やフィードバックに適応できます。
CI/CDパイプラインは開発プロセスをさらに効率化し、MLモデルの構築、テスト、デプロイの各段階の自動化に重要な役割を果たします。CI/CDパイプラインを導入すると、機械学習プロジェクト全体の一貫性と効率性が向上するだけでなく、配信サイクルも加速され、チームはMLソリューションの信頼性に対する自信を深めながら、より迅速にイノベーションを市場に投入できるようになります。MLモデルの構築、テスト、デプロイの各段階を自動化すると、人為的エラーの可能性が減り、MLシステム全体の信頼性が向上します。
コラボレーションはMLOpsを成功させるうえで欠かせません。データ・サイエンティスト、エンジニア、運用チーム間のオープンなコミュニケーションとチームワークが重要です。この共同アプローチにより、サイロが解消され、知識の共有が促進され、機械学習ライフサイクルがスムーズかつ成功裏に実行されます。開発プロセス全体にわたって多様な視点を統合することで、MLOpsチームは強力なMLOps戦略の基盤となる堅牢かつ効果的なMLソリューションを構築できます。
MLOpsパイプラインは、開発からデプロイメント、監視まで、機械学習のライフサイクルを合理化するさまざまなコンポーネントで構成されています。
データ管理は、データ・サイエンス・ライフサイクルの重要な側面で、いくつかの重要な活動を対象としています。データの取得は最初のステップです。未加工データは、データベース、センサー、API などのさまざまなソースから収集されます。この段階は、さらなる分析とモデルトレーニングの基礎となる情報を収集するために非常に重要です。
データ取得後、データが分析に適した形式であることを確認するためにデータの前処理が行われます。このステップでは、不正確さや矛盾を取り除くためにデータがクリーニングされ、分析やモデルのトレーニングのニーズに合わせて変換されます。欠損値の処理、正規化、特徴エンジニアリングは、予測モデリングのためのデータの品質と有用性を高めることを目的としたこのフェーズでの典型的なアクティビティです。
データのバージョン管理は、データ分析の整合性と再現性を維持する上で重要な役割を果たします。これには、データのさまざまなバージョンを追跡および管理することが含まれており、結果の追跡可能性と、必要に応じて以前の状態に戻す機能が可能になります。バージョン管理により、他のユーザーが分析を複製および検証できるようになり、データ・サイエンス・プロジェクトの透明性と信頼性が向上します。
次に、モデル・トレーニングで使用される機能を保管・管理するための一元管理されたリポジトリーとして、機能ストアの概念が導入されました。機能ストアは、さまざまなモデルやプロジェクトにわたる機能の一貫性と再利用性を促進します。機能管理専用のシステムを用意することで、チームは最も関連性の高い最新の機能を確実に使用できます。
モデル開発はデータ・サイエンス・プロセスで特に重要で、機械学習モデルの構築と改良に重点を置いています。この段階はモデルのトレーニングから始まり、準備されたデータを使用して、選択されたアルゴリズムとフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングします。目的は、トレーニングされたデータに基づいて正確な予測や決定を行うようにモデルを教育することです。
モデル開発に不可欠なのは、バージョン管理と実験の追跡であり、これには、さまざまなモデルのバージョン、使用されたハイパーパラメーターの構成、およびさまざまな実験の結果の詳細な記録を保持することが含まれます。このような綿密な文書化は、さまざまなモデルや構成を比較し、最も効果的なアプローチの特定を容易にするために重要です。このプロセスは、モデルの性能を最適化し、開発プロセスの透明性と再現性を確保するのに貢献します。
トレーニング段階が終わると、目に見えないデータに対するモデルのパフォーマンスを評価するためにモデル評価が実行されます。モデルが実際のシナリオで適切に機能することを確認するには、評価が欠かせません。正確性、精度、再現率、公平性などの指標は、モデルがプロジェクトの目標をどの程度満たしているかを評価します。これらのメトリクスは、さまざまなモデルを比較し、展開に最適なモデルを選択するための定量的な基礎を提供します。データ・サイエンティストは、慎重な評価を通じて、バイアスや過剰適合などの潜在的な問題を特定して対処し、最終的なモデルが効果的で公平であることを保証できます。
機械学習モデルを使用するには、モデルのデプロイメント、つまりモデルを開発環境から実際の価値を提供できる本番環境への移行が必要になります。このステップは、モデルのパッケージ化とデプロイから始まり、トレーニングされたモデルが使用できるように準備され、本番環境にデプロイされます。本番環境は、プロジェクトの特定のニーズや制約により、クラウド・プラットフォームやオンプレミス・サーバーなど、さまざまです。目的は、モデルがアクセスしやすく、実際の環境で効果的に動作できるようにすることです。
デプロイされた後は、アウトプットAPIの配信を伴うモデル・サービングに焦点が移ります。このステップでは、エンドユーザーがタイムリーで正確なモデルを信頼できるように、信頼性が高く効率的に実行されなければなりません。
インフラストラクチャー管理は、モデル・デプロイメントのもう1つの重要なコンポーネントです。
管理には、モデルが本番環境でスムーズに実行できるようにする基盤となるハードウェア・フレームワークとソフトウェア・フレームワークの監視が含まれます。この分野の主要なテクノロジーには、コンテナ化とオーケストレーション・ツールが含まれており、必要に応じてモデルを管理および拡張するのに役立ちます。これらのツールにより、デプロイされたモデルが回復力と拡張性を備え、運用ワークロードの要求を満たすことができるようになります。慎重なデプロイメントとインフラストラクチャー管理により、組織は実際のアプリケーションにおける機械学習モデルの有用性と影響を最大化できます。
デプロイされた機械学習モデルのライフサイクルでは、継続的な監視により、長期にわたる有効性と公平性が確保されます。モデルの監視はこのフェーズの基礎を形成し、本番環境でのモデルのパフォーマンスを継続的に精査します。このステップは、モデルの有用性や倫理的立場を損なう可能性のある、精度のドリフト、バイアス、公平性に関する懸念などの新たな問題を特定するのに役立ちます。監視とは、モデルの現在のパフォーマンスを監視し、問題が拡大する前に潜在的な問題を予測することです。
監視作業を補完するには、強力な警告および通知システムを設定することが不可欠です。これらのシステムは早期警告メカニズムとして機能し、デプロイされたモデルのパフォーマンス低下や新たな問題の兆候があれば警告を発します。タイムリーなアラートを受信することで、データ・サイエンティストやエンジニアはこれらの懸念事項を迅速に調査して対処し、モデルのパフォーマンスやエンドユーザーのエクスペリエンスへの影響を最小限に抑えることができます。
継続的な監視とアラート・システムから得られた洞察は、モデルの再トレーニングと改善のプロセスに反映され、新しいデータでモデルを更新したり、改善されたアルゴリズムを統合してパフォーマンスを改善したりします。モデルの再トレーニングは一度限りのタスクではなく、反復作業となります。データ・サイエンティストがモデルに認識させられるように、新しいデータにトレーニングした基盤となるパターンや関係の変化を反映させることができます。最新のデータと技術の進歩に基づいてモデルを反復的に改善することで、組織は機械学習ソリューションの正確性、公平性、関連性を維持し、長期にわたってその価値を維持できるようになります。この監視、アラート、改善のサイクルは、動的な現実世界の環境における機械学習モデルの整合性と有効性を維持するために不可欠です。
合理化された効率的なワークフローを作成するには、いくつかのプラクティスとツールを採用する必要がありますが、その中でもバージョン管理は外せません。Gitなどのシステムを利用することで、チームはコード、データ、モデルの変更を細かく追跡および管理できます。共同作業環境をより良い環境にしていくことで、チーム・メンバーがプロジェクトで共同作業しやすくなるほか、変更内容を文書化して必要に応じて元に戻すことができるようになります。以前のバージョンにロールバックする機能は、特に新しい変更によってエラーが発生したり、モデルの有効性が低下したりする場合に非常に役立ちます。
バージョン管理の技術的な厳密さを補完し、コラボレーション・ツールを連携することで、これらのプラットフォームは、データ・サイエンス・チーム、エンジニアを含む関係者など、MLOpsパイプラインに関与するさまざまな関係者間のコミュニケーションと知識の共有を強化できます。これらのツールは、コミュニケーションを合理化することで、プロジェクト目標の調整、洞察の共有、問題の効率的な解決に役立ち、開発および展開プロセスを加速します。
より高いレベルの運用では、MLガバナンスの原則が優先されます。これには、機械学習モデルの責任ある開発、展開、使用を管理するポリシーとガイドラインの作成と施行が含まれます。このようなガバナンス・フレームワークは、公平性、プライバシー、規制遵守を十分に考慮しながら、モデルが倫理的に開発および使用されるようにするために重要です。リスクを軽減し、テクノロジーの誤用を防ぎ、機械学習の取り組みがより広範な倫理的および法的基準に準拠していることを保証するには、堅牢なMLガバナンス戦略を確立することが不可欠です。これらのプラクティス（バージョン管理、コラボレーション・ツール、MLガバナンス）は、成熟した責任あるMLOpsエコシステムのバックボーンを形成し、チームが効果的で持続可能な機械学習ソリューションを提供できるようにします。
このパイプライン・プロセス全体は反復的に設計されており、監視と最適化から得られた洞察がモデル開発にフィードバックされ、継続的な改善につながります。MLモデルのスムーズな実行と責任ある使用を確保するには、ライフサイクル全体を通じてコラボレーションとガバナンスが重要です。
MLOpsの実装と継続的なサポートを成功させるには、いくつかのコアとなるベスト・プラクティスに従う必要があります。個々で重要なのは、データの選択、モデルのトレーニング、展開、監視、改善のためのフィードバック・ループの組み込みなど、すべての段階を網羅した透明性の高いML開発プロセスを確立することです。チーム・メンバーがこれらのアプローチを理解していれば、プロジェクトの段階間の移行がスムーズになり、開発プロセス全体の効率が向上します。
MLOpsの極めて重要な側面は、データ、モデル、コードのバージョン管理と管理です。これらのコンポーネントの個別のバージョンを維持することで、チームは時間の経過に伴う変更を効果的に把握できます。これは、問題のトラブルシューティング、結果の再現性の確保、必要に応じてロールバックを容易にする際に不可欠です。このアプローチは、開発プロセスの整合性を維持し、ML プロジェクトの監査可能性を実現します。
MLモデルのパフォーマンスと健全性を監視することで、デプロイ後も意図した目的を継続的に達成するために欠かせません。これには、モデルのドリフト、バイアス、およびモデルの有効性を損なう可能性のあるその他の潜在的な問題を定期的に評価することが含まれます。これらの懸念を積極的に特定して対処することで、組織は最適なモデル・パフォーマンスを維持し、リスクを軽減し、変化する状況やフィードバックに適応できます。
CI/CDパイプラインは、MLモデルの構築、テスト、デプロイの各段階を自動化および合理化する上で重要な役割を果たします。CI/CDパイプラインを導入すると、機械学習プロジェクト全体の一貫性と効率性が向上するだけでなく、配信サイクルも加速され、チームはMLソリューションの信頼性に対する自信を深めながら、より迅速にイノベーションを市場に投入できるようになります。
生成AIはMLOpsに影響を与える可能性がありますが、まだ新興分野であり、その具体的な成果はまだ調査中および研究中です。生成AIは、データのクリーニングや準備などの労働集約的なタスクを自動化することでMLOpsワークフローを強化し、効率性を高め、データ・サイエンティストやエンジニアがより戦略的な活動に集中できるようにします。さらに、生成AIに関する現在進行中の研究により、機械学習モデルの自動生成と評価が可能になり、より迅速な開発と改良への道が開かれる可能性があります。ただし、モデルの透明性とバイアスの問題はまだ完全に解決されていません。
また、生成AIをMLOpsに統合することに課題がないわけではありません。モデルが解釈可能で信頼できるものであることを保証することは、モデルがどのように決定に至ったかを理解し、バイアスを軽減する能力を持つことが責任ある AI 開発にとって不可欠であるため、これは重要な懸念事項です。生成AIはMLOpsに素晴らしい機会をもたらす一方で、徹底的な調査と思慮深い解決策を必要とする重大な問題も浮き彫りにします。
大規模言語モデル（LLM）は、特殊なトレーニングとデプロイメントのプロセスを必要とする高度な機械学習モデルであり、ライフサイクル管理にはMLOps方法論が不可欠です。
MLOpsは、データ準備とモデル・トレーニング・タスクを自動化することでLLM開発を合理化し、効率的なバージョン管理と管理を実現して再現性を向上させます。MLOpsプロセスは、LLMの開発、デプロイメント、保守プロセスを強化し、バイアスなどの課題に対処し、モデル結果の公平性を確保します。
さらに、LLMは、ドキュメントの自動化、コードレビューの支援、データ前処理の改善など、MLOpsプラクティスに潜在的なメリットをもたらします。これらの貢献により、MLOpsワークフローの効率と有効性が大幅に向上する可能性があります。
MLOpsには3つの実装レベルがあります。組織内のオートメーションの成熟度とともにレベルが上がります。
ほとんどの組織はここから始まります。モデルは手動でデプロイされ、多くの場合データ・サイエンティストによって個別に管理されています。このアプローチは非効率的で、エラーが発生しやすく、プロジェクトの成長に合わせて拡張することが困難です。モデルの構築とデプロイを、何の前処理もされていない材料からネジ穴を1つずつ開けて家具を作るようなものと想像してみてください。時間がかかり、退屈で間違いが起こりやすいものです。
このレベルではオートメーションを導入します。スクリプトまたは基本的なCI/CDパイプラインは、データの前処理、モデルのトレーニング、デプロイなどの重要なタスクを処理します。このレベルでは、事前に穴を開けた家具キットを使用するのと同様の効率と一貫性が得られます。より速く、エラーが発生しにくくなりますが、まだ機能が不足しています。
MLパイプラインは既存のCI/CDパイプラインとシームレスに統合されています。このレベルでは、継続的なモデル統合、配信、展開が可能になり、プロセスがよりスムーズかつ迅速になります。わかりやすい説明書付きの組み立て式家具のキットを用意しているようなものだと考えてください。効率的で迅速な反復が可能になりました。
このレベルではさらに進化し、継続的な監視、モデルの再トレーニング、自動ロールバック機能などの機能が組み込まれています。コラボレーション、バージョン管理、ガバナンスも重要な側面になります。成熟したMLOps環境のように、問題を自動的に監視し、自己修復し、完全に最適化された堅牢なソフトウェアを自動で更新するスマートな家具システムを想像してみてください。
MLOpsの最高レベルに到達することが必ずしも必要なわけでも、現実的なわけでもありません。組織にとって最適なレベルは、組織固有のニーズとリソースにより異なります。ただし、到達すべきレベルを理解することは、現在の状態を評価し、効率的で信頼性があり、スケーラブルな機械学習環境を構築するための MLOps の取り組みにおける改善領域を特定するのに役立ちます。
最終的に、MLOpsは組織が機械学習モデルを開発、展開、管理する方法の変化を表し、機械学習のライフサイクル全体を合理化するための包括的なフレームワークを提供します。MLOpsは、データ・サイエンティスト、MLエンジニア、ITプロフェッショナルの間のギャップを埋める共同環境を促進することで、MLを活用したソリューションの効率的な作成を促進します。
データ収集から実際のアプリケーションに至るまで、あらゆる段階で成功するようにデータが最適化されるようにします。MLOpsは継続的な改善に重点を置いているため、新しいデータや進化する要件にモデルを機敏に適応させ、モデルの継続的な精度と関連性を確保できます。MLOpsプラクティスをさまざまな業界に適用することで、企業は、電子商取引における推奨事項の実行から制度の高い不正検知に至るまで、機械学習の可能性を最大限に引き出しています。
MLOpsの成功は、明確に定義された戦略、適切な技術ツール、そしてコラボレーションとコミュニケーションを重視する文化にかかっています。