MLOps（エムエルオプス）とは何ですか？

『MLOps（エムエルオプス）とは何を指すのか』

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機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習（ML）の開発とデプロイメントを結びつけることにより、生産環境での高性能モデルの継続的なデリバリーを標準化し効率化するための一連のプロセスです。

MLモデルの作成と改善をML開発と呼びます。機械学習モデルのデプロイメントは、それらを実稼働環境で使用可能にすることです。

MLモデルを開発から実稼働環境に移動させるために必要なプロセスを自動化することで、MLOpsは開発とデプロイメントの間のギャップを埋めます。これにより、MLモデルの迅速かつ効果的なデプロイメント、および産業環境での持続的な成功が支援されます。

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MLOpsの利点は何ですか？

MLOpsの価値は、企業が以下のことが可能になることです：

• MLOpsは、MLモデルを開発から実稼働環境に迅速にデプロイするためのプロセスを合理化し、デプロイメントを迅速化します。これにより、組織に利点をもたらすMLモデルの迅速なデプロイメントが実現されます。
• MLOpsは、MLモデルをトレーニング環境と一致する実稼働環境にデプロイして、機械学習（ML）モデルの品質を向上させます。これにより、モデルが時間の経過とともに精度を失う、基本的なデータ分布が変化することのリスクを軽減します。
• MLOpsは、実稼働環境でのMLモデルの管理と監視のプロセスを自動化することで、MLオペレーションの高コストを削減します。従業員は新しいMLモデルの作成など、他のプロジェクトに時間を費やすことができます。

MLOpsは具体的にどのように機能しますか？

MLOpsを実装するためには、通常、継続的な統合とデリバリー（CI/CD）パイプラインが使用されます。ソフトウェアアプリケーションのビルド、テスト、リリースなどのプロセスは、CI/CDパイプラインの助けを借りて自動化することができます。

MLOps用のCI/CDパイプラインの典型的な手順の例は次のとおりです：

• 過去に収集されたデータを使用して、MLモデルをトレーニングします。
• ホールドアウトデータセットと比較することで、MLモデルをテストします。
• MLモデルを実稼働環境にデプロイメントします。
• MLモデルを監視し、実稼働環境での性能を確認します。

CI/CDワークフローは手動または自動で開始することができます。たとえば、機械学習モデルの新バージョンが学習された場合にパイプラインがアクティブ化されることがあります。

MLOpsに使用されるツールは何ですか？

MLOpsで使用できるさまざまな有用なツールがあります。一般的なツールには次のものがあります：

• トレーニングやMLモデルのデプロイメントに使用される一連のツールは、MLフレームワークとして知られています。MLフレームワークの中でも特によく使用されるのは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnです。
• クラウドコンピューティングプラットフォームは、実稼働環境でのMLモデルのインストールと管理に必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。代表的なクラウドコンピューティングプラットフォームには、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureなどがあります。

MLOpsシステムは次のようなものです：

• ビルド。
• リリース。
• 機械学習（ML）モデルのメンテナンス。

Kubeflow、MLflow、Prefectは、人気のあるMLOpsシステムの例です。

MLOpsの始め方

MLOpsを開始するためには、以下の手順を実行できます：

適切なツールを選択する： MLOpsのツールはさまざまな形式で提供されています。要件と予算に合ったツールを選択してください。

CI/CDパイプラインを設定する： MLモデルを開発から実稼働環境に持っていくプロセスは、CI/CDパイプラインのサポートで自動化することができます。

MLモデルを監視する： 実稼働環境でのMLモデルのパフォーマンスを注意深く監視します。

結論

MLOpsの一連の技術は、ML開発とMLデプロイメントを結びつけることにより、高性能モデルの継続的なデリバリーを標準化し効率化することを目的としています。MLOpsにより、MLモデルのデプロイメントが迅速化し、モデルの品質が向上し、MLオペレーションのコストが削減されます。適切なツールの選択、CI/CDパイプラインの設定、MLモデルの監視など、MLOpsを始めるためにさまざまなことができます。

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機械学習オペレーション、またはMLOpsは、機械学習（ML）の開発と展開を結び付けることで、プロダクションでの高性能モデルの継続的な提供を標準化し効率化するための一連のプロセスです。

MLモデルの作成と改良は、ML開発として知られています。機械学習モデルの展開は、それらをプロダクション環境で利用可能とすることです。

MLOpsは、MLモデルを開発からプロダクションへ移動するために必要なプロセスを自動化することにより、2つの手法のギャップを埋めます。これにより、MLモデルの迅速かつ効果的な展開と、産業環境での持続的な成功が支援されます。

MLOpsの利点は何ですか？

MLOpsの価値は、以下の点にあります。

• MLOpsは、MLモデルを開発からプロダクションへ迅速に展開することができるため、展開が加速されます。これにより、組織に利益がもたらされます。
• MLOpsは、MLモデルがトレーニング環境と一致するプロダクション環境で展開されることを確認することで、機械学習（ML）モデルの品質向上を支援します。これにより、モデルが時間とともに正確性を失う可能性が減少します。
• MLOpsは、プロダクションでのMLモデルの管理と監視のプロセスを自動化することにより、MLオペレーションの高いコストを削減します。従業員は、新しいMLモデルの作成など、他のプロジェクトにより多くの時間を費やすことができます。

「MLOpsは、人工知能の領域における無名のヒーローです。それは、実験からプロダクションへの機械学習の実践的な応用を滑らかに編み上げる沈黙の力として機能します。さらに、モデルのトレーニング、バージョン管理、展開などのタスクを主に自動化する力があり、スケーラビリティと効果的な監視を確保します。基本的には、イノベーションとAIの実用的な実装のギャップを埋める堅牢な橋としてMLOpsを見てください。」 – PixisのCo-founder & Co-CTO、Vrushali Prasade氏

MLOpsは具体的にどのように機能するのでしょうか？

継続的なインテグレーションとデリバリー（CI/CD）パイプラインが、MLOpsの実装に一般的に使用されます。ソフトウェアアプリケーションのビルド、テスト、リリースなどのプロセスは、CI/CDパイプラインの支援を受けて自動化することができます。

MLOpsのCI/CDパイプラインの典型的なステップの例は以下です。

• 過去に収集されたデータを使用して、MLモデルのトレーニングを行います。
• ホールドアウトデータセットと比較して、MLモデルをテストします。
• 「デプロイメント」としてMLモデルをプロダクションに配置します。
• MLモデルがプロダクションでうまく機能しているかを監視します。

CI/CDワークフローは、手動または自動で起動することができます。たとえば、機械学習モデルの新しいバージョンが学習されたときに、パイプラインがアクティベートされることがあります。

MLOpsにはどのようなツールが使用されますか？

MLOpsでは、さまざまな有用なツールを選択することができます。一般的なツールには、以下があります:

• MLフレームワークとして知られるツールセットは、MLモデルのトレーニングと展開に使用できます。TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどが最もよく使用されています。
• クラウドコンピューティングプラットフォームは、プロダクションでのMLモデルのインストールと管理に必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureなどが、MLOps向けに最もよく知られたクラウドコンピューティングプラットフォームです。

MLOpsシステムは以下のようなものです:

• ビルド
• リリース
• 機械学習（ML）モデルの管理

Kubeflow、MLflow、Prefectは、人気のあるMLOpsシステムの例です。

MLOpsの開始方法

MLOpsを始めるためには、以下のことを行うことができます。

適切なツールを選択: MLOpsツールはさまざまな形式で提供されています。要件と予算に合ったツールを選択します。

CI/CDパイプラインを設定: MLモデルを開発からプロダクションへ移動するプロセスを、CI/CDパイプラインを使用して自動化します。

MLモデルを監視: 作業中のMLモデルのパフォーマンスを監視します。

まとめ

MLOpsの手法は、ML開発とML展開を結びつけることで、プロダクションでの高性能モデルの継続的な提供を標準化し効率化することを目指しています。MLOpsにより、MLモデルの展開が加速し、モデルの品質が向上し、MLオペレーションのコストが削減されることがビジネスにとって有益です。適切なツールの選択、CI/CDパイプラインの設定、MLモデルの監視など、MLOpsを始めるためのさまざまな方法があります。

投稿：MLOpsとは何ですか？はMarkTechPostに掲載されました。

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