「AWSでMLOpsアーキテクチャを設計する方法」

「AWSで魅力的なMLOpsアーキテクチャを設計する方法」

開発者やアーキテクト向けのガイド：特に機械学習に特化していない人々が自身の組織のためにMLOpsアーキテクチャを設計する方法

はじめに

Gartnerの調査によると、機械学習（ML）プロジェクトのうち、概念証明（POC）から本番まで進むのは53%に過ぎません。会社の戦略目標と、データサイエンティストが作成した機械学習モデルとのリンクがしばしば不十分です。開発（DevOps）、セキュリティ、法務、IT、データサイエンティスト間のコミュニケーションの不足があることで、モデルの本番への推進に課題が生じるかもしれません。また、新しいモデルをリリースする間も、既存のモデルを本番で保守することが難しいと感じることもあります。これがMLOpsの台頭につながり、DevOpsの原則である継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）、自動化、協働などを、機械学習ライフサイクル（開発、展開、モニタリング）に導入するようになりました。

この記事では、以下について探っていきます：

• 機械学習プロセスのさまざまなステップ
• MLOpsの異なるコンポーネントと、それらがなぜ必要なのか（これらの詳細はデータサイエンティストのみが知る必要があるため、深入りせずに説明します）
• 組織の規模と成熟度に基づいたMLOpsアーキテクチャ図
• MLOpsの旅を始めるための一般的なアドバイス

典型的な機械学習プロセス

まず、機械学習プロセスの手順を理解しましょう。

• 「意思決定の解放：AIが理論的な枠組みと技術の進歩をつなぐ」
• 「Tracememを使用して、Pythonのセッションメモリをトラッキングする」
• ‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

機械学習プロセスには次のコンポーネントがあります：

1. ビジネス問題と機械学習の問題声明： まず、ビジネス問題を特定し、機械学習がその問題に適した解決策であることを合意します。提案される機械学習ソリューションは、計測可能なビジネスの成果を生み出す必要があります。
2. データの収集、統合、クリーニング： このステップでは、データサイエンティスト/データエンジニアがデータを収集し、さまざまなソースと統合し、クリーニングおよび変換して消費可能な状態にします。データ…

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