MLがDevOpsと出会うとき：MLOpsの理解方法

「MLとDevOpsの融合：MLOpsの理解について」

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、近年世界中で台頭し、小売業やエンターテイメントから医療や銀行業界まで、ほとんどの産業において重要な要素となりました。これらの技術は、大量のデータを分析することによって、業務を自動化し、コストを削減し、意思決定を強化する力を持っています。AIとMLプロジェクトの数は最近急増しており、効果的なMLプロジェクト管理の難しさが生じています。それが、MLOpsがテック業界の中心に入ってきた経緯です。

MLOpsとは何ですか？

MLOps、またはMachine Learning Operationsは、AIを活用したアプリケーションの作成を加速するためにMLのライフサイクルを最適化する手法です。これは、MLセクターにおける迅速かつ信頼性の高いソフトウェア開発のためのDevOpsのような技術を取り入れています。MLOpsは、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、データの専門家の間での持続的なコミュニケーションを可能にする協調思考を促進します。データ収集やモデルの作成から最終的なデプロイメントやプロジェクトの改善まで、MLプロセスの全ての側面をカバーします。

AIとMLとは具体的に何ですか？

AIとMLは密接な関係にありますが、混同すべきではない2つの異なる概念です。AIは、コンピュータシステムが人間の知能を模倣するためのさまざまなアプローチや技術を包括する総称です。一方、MLはAIの分野の一部であり、コンピュータが構造化されたデータから自動的に学習することを可能にします。MLは、大量のデータセットを使ってトレーニングされた複雑なMLモデルを作成し、ビッグデータの解析、画像のソート、人間のような話し方などの高度なタスクを実行することに焦点を当てています。

MLのライフサイクルには何が含まれますか？

ほぼすべてのMLプロジェクトは、そのサイクル的なライフサイクルの中で以下の段階を経ます：

• 「ガードレールを使用して安全で信頼性のあるAIを設計する方法」
• 「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」
• 「Pythonクライアントを使用してMyScaleを始める」

• Data collection（データの収集）：高品質のデータセットの作成は、MLのライフサイクルの重要な部分であり、テキスト、画像、音声、動画などのデータを収集することを含みます。
• Data preparation and wrangling（データの準備と整理）：データをランダム化し、データセットに整理し、エラーや重複を除去し、使用可能な形式に変換します。
• Model development（モデルの開発）：効果的なモデルアーキテクチャの選択、モデルの作成、データセットでのトレーニング、チューニング、評価を行います。
• Model deployment（モデルのデプロイメント）：トレーニングされた機械学習モデルを実際のシステムに導入し、利用可能なデータを使用してパフォーマンスの改善を決定します。
• Monitoring（モニタリング）：望ましいパフォーマンスレベルを維持するためにシステムを監視し、早期に検出し修正します。

MLOpsはMLのライフサイクルをどのように改善しますか？

MLOpsは、MLに最適な標準化されたアプローチを作成するためにDevOpsの技術を利用します。MLプロセスのすべての段階で、MLOpsは以下のプラクティスに大きく依存しています：

• Version Control（バージョン管理）：ソフトウェアエンジニアリングで広く使用されており、コードの変更履歴を追跡、保存、管理するものです。MLでは、データとモデルというキーコンポーネントに焦点を当て、トレーサビリティ、再現性、ロールバック、デバッグ、コラボレーションを確保します。データバージョン管理はモデル開発において重要であり、モデルバージョン管理はモデルのライフサイクル全体で重要です。
• Continuous Integration and Continuous Deployment（CI/CD）：これらのプラクティスは、MLモデルの見直し、再評価、および問題の特定が継続的に行われるプロセスを中心にしています。これにより、新しいデータが受け取られたときにモデルを変更することが可能になります。CI/CDはまた、開発、ビルド、テストのステージなど、MLパイプラインの一部の自動化も行います。
• Monitoring and Logging（モニタリングとログ）：モデルのモニタリングは、デプロイされたモデルのパフォーマンスを継続的に追跡し、重要なフィードバックを提供し、モデルが正確に予測し、時間とともに価値を提供することを確認します。ログは、モデルの開発のすべての段階で発生するパフォーマンスの問題の原因を特定するために使用されるアプリケーションイベントの記録を作成します。
• Model Governance and Compliance（モデルのガバナンスとコンプライアンス）：これらのプラクティスは、モデルのパフォーマンスの低下に関連するリスクを軽減することを目指しており、これにより、適切な意思決定やクライアントの体験の悪化、国内外の法律や規制の違反などのさまざまな問題が発生する可能性があります。たとえば、多くの企業は、多くの国で厳格な個人データセキュリティの規制に従う必要があります。
• Infrastructure and Scalability（インフラストラクチャとスケーラビリティ）：MLモデルを構築、トレーニング、実行するために必要なリソース、ツール、およびプロセスの組み合わせをMLインフラストラクチャと呼びます。これにより、データサイエンティストやエンジニアリングチームがさまざまなリソースを管理し、トレーニングやデプロイメントプロセスを効率化することができます。MLのスケーラビリティは、コスト効果があり、数百万人のユーザーにサービスを提供しながら、どの程度のデータでも処理できる能力を指します。
• Automated Testing（自動テスト）：MLOpsの実践者は、ユニットテストと統合テストを自動化することで長期的な差を生み出すことができます。自動化により、コードをブロックごとに分割し、それぞれを個別にテストするという考え方に基づくユニットテストが加速されます。また、コンポーネント同士の相互作用を確認するために使用される統合テストも改善されます。その主な目的は、結合されたユニットが互いに正しく相互作用し、システムがすべてのモデル基準を満たしていることを確認することです。

MLOps キャリアをスタートさせるために必要なもの

2023年に自身のキャリアをこのダイナミックなAIセクターに向けるチャレンジを受けたい方は、MLOpsで使用される基本的なプラクティス、コンセプト、ツール、プラットフォームに慣れておく必要があります。以下の通りです：

• データエンジニアリング、機械学習、およびソフトウェア開発：Pythonプログラミング言語の基礎を理解することが重要です。またTensorFlowやPyTorchなどのMLフレームワークも理解する必要があります。
• DevOps：DevOpsの原則、バージョン管理システム、CI/CDパイプライン、およびAWSやGoogle Cloudなどのクラウドプラットフォームについて学ぶことが重要です。
• MLOps ツール：MLワークフロー全体の管理に使用されるツール（MLflow、Kubeflow、Apache Airflowなど）について理解していることが重要です。
• 実践：MLOpsで成功するためには、実世界のシナリオでML機械学習モデルを構築、テスト、展開することが必要です。小さな個人プロジェクトから始めることで、大手テック企業での仕事への道を切り拓くことができます。
• コミュニティ：コミュニティ活動に積極的に参加し、コンテストやハッカソンに参加し、他のプロフェッショナルと協力することは、MLOpsの進展について最新情報を得るため、新しいスキルを学び、成功するために欠かせません。
• 認定資格：クラウドプロバイダからMLおよびDevOpsの認定資格を取得することは、強力な履歴書を作成し夢の職につくために重要です。

まとめ：なぜMLOpsが重要なのか？

MLOpsは効率的なプラクティスの組み合わせであり、MLライフサイクルの最適化に向けた変革を表しており、AIアプリケーションの開発、テスト、保守の速度とアジリティを高めるものです。主な利点は効率性、スケーラビリティ、およびリスク低減です。

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