モデルオプスとは何ですか？

What is ModelOps?

様々な新しいアプリケーション、クラウドサービス、およびその他のテクノロジーの急速な実装により、IT環境は人間が扱うには複雑すぎ、利益に悪影響を与えています。企業は人工知能に大きな投資を行っているにもかかわらず、高競争の市場でデジタルトランスフォーメーションを追求することは困難であり、組織モデルをすべて合理化することはできないため、モデルから有益な洞察を得て、情報に基づくビジネス上の決定をすることが難しい状況にあります。

従来のサイロ化された環境内のDevOpsチームにとって、開発領域からCI/CDパイプライン、展開領域まで、利用可能なすべてのモデルをスケーリングし、本番環境で性能、ドリフト、バイアス、その他のリスクを監視および管理することは、困難なプロセスです。モデルが劣化するか、引退するまで、国際的および地方の規制に従い続ける必要があります。

Model Opsソリューションは、AI/MLおよび意思決定モデルをすべて本番環境で運用することにより、拡張性の問題を解決します。また、MLライフサイクル全体でモデルの監視とガバナンスに焦点を当てています。これらのプロセスをModel Opsで自動化することで、観測性を高め、ビジネス目標により集中することができます。

このブログでは、Model Opsについて詳しく説明し、ROIに影響を与えることなく、AI実装に関連する課題を克服するためにビジネスがどのように役立つかについて議論しましょう。

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Model Ops

組織内のMLチームは、ビジネス目標を設計し、各モデルを開発、検証、本番展開するためにDevOpsチームと協力しています。しかし、適切なアプローチがありません。

1. 企業全体にわたるすべてのモデルをスケーリングし、MLライフサイクル全体で管理すること。
2. 信頼性の高い自動化されたCI/CD ML展開パイプラインを作成し、モデル展開プロセスを合理化すること。
3. モデルを本番環境で監視し、AIモデルのコンプライアンス基準を満たすことを確認すること。

これらの問題を解決するための実用的な解決策は、「Model Ops」です。これは、AIアナリティクスを運用するためのフレームワークであり、企業内で作成されたデータアナリティクスモデルを自動化することで、AI/MLモデルライフサイクルを合理化するのに役立ちます。

図1. Model Ops

Model Ops vs ML Ops

ML Opsは、MLモデルの構築、トレーニング、展開を効率化し、本番環境でのモデルパフォーマンスの管理と監視を行うために設計されたデータサイエンスプラットフォームです。これにより、企業は市場投入までの時間を短縮し、精度を高めて高品質なモデルを提供することができます。

Model Opsは、本番環境でのモデルに対するガバナンスと運用を提供する一連のプラクティスとツールです。これにより、組織は、より高い可視性、制御、自動化を備えたMLモデルを展開、監視、管理できるようになります。これにより、モデルが信頼性があり、パフォーマンスが高く、ベストプラクティスや規制に準拠していることを確認できます。

MLOpsは、モデルの作成から展開および監視まで、MLライフサイクルを自動化します。また、データサイエンティストとオペレーションチームの間のコラボレーションを改善し、モデルが安全かつ効率的に展開および維持されることを確認します。

Model Opsは、データ駆動のモデルと高度なアナリティクスを活用して、予測モデルを管理し、ビジネス目標を最適化するために活用できる実用的な方法をビジネスリーダーに提供します。

ML Opsは、データサイエンティストとITチームのコラボレーションを促進し、開発、オペレーション、本番環境の間で迅速かつ信頼性の高いMLモデルを展開し、モデルのパフォーマンスを時間の経過とともに追跡し、改善を迅速に反映することで、ビジネス価値を最大化します。

Model Opsは、正確で公正なデータサイエンスモデルを使用して、目的のKPIを達成するためのさまざまな方法をビジネスリーダーに理解させることができます。ビジネスリーダーは、AIソリューションが最大限に活用され、AIソリューションを改善するためのフィードバックを提供できるようになります。

Model Opsのビジネス上の利点

1. コスト削減：

Model Opsは、モデルの展開、管理、監視を自動化することで、AI/MLモデルのコストを削減するのに役立ちます。これにより、モデルの展開と管理に必要な手動の作業量と時間を削減することができ、手動のデバッグやトラブルシューティングのコストも削減することができます。

さらに、ModelOpsは自動化されたモニタリングとアラート機能を提供し、チームがリアルタイムで問題を検出し修正できるようにすることで、ダウンタイムと関連する損失のコストを削減します。

1. 再現性：

機械学習（ML）ワークフローを自動化することの主な利点の1つは、モデルのオペレーションにおいて、データのバージョニングからモデルのバージョニングまで、再現性と反復可能性を提供することです。これは、モデルのパフォーマンスが常に監視され、効率的に改善される必要がある産業用MLにとって重要です。

MLワークフローを自動化することのもう一つの利点は、データ前処理やモデル調整などの繰り返しのタスクを自動化できることです。自動化されたワークフローは、実験の追跡と結果のストレージの管理にも役立ち、以前の結果を再現したり、MLプロジェクトの進捗を追跡する際に貴重な時間を節約できます。

1. 改善された意思決定：

モデルオペレーションは、常時監視、再トレーニング、定期的なモデルの展開により、モデルが常に最新かつ正確であることを確認するのに役立ちます。これにより、ビジネスはデータに基づいた情報を収集し、ステークホルダーに自信を持って提示することができます。

自動意思決定により、ビジネスは人の直感を排除し、企業の目標や目的に沿った決定が行われることが保証されます。

1. セキュリティの向上：

モデルオペレーションは、サイバー脅威を検出・分類し、悪意のある動作を特定し、警告やインシデントを提供してビジネスに影響を与える前に解決するのに役立ちます。さらに、これらのモデルを使用して、ネットワークを監視し、不審なアクティビティを検出し、データの品質と整合性を確保する自動システムを作成することができます。これは、重要なタスクにAIを依存する組織にとって重要です。

モデルオペレーションの実装

ビジネスアイデアから市場製品にモデルを実現するには、いくつかのステップとプロセスが必要です。

• モデルのビジネス目標に合わせたガバナンスフレームワークを作成し、コンプライアンス基準に適合させます。
• AIで解決したい問題を特定し、モデルが最適な時間対金銭比でビジネス目標を達成するのに役立つかどうかを評価します。
• プロジェクトに関与するメンバーの役割と責任を特定します。
• モデルのアルゴリズム、ハイパーパラメータ、機能エンジニアリングを選択します。
• モデルをトレーニングするためのデータセットを特定し、モデルのトレーニングとテストに使用されるすべてのデータが高品質で安全に保存されていることを確認します。
• モデルを構築するか、以前のテンプレートからコードを再利用し、ハイパーパラメータを調整してモデルを検証します。
• 自動化されたCI/CDパイプラインを作成して、モデルのテストと展開プロセスを効率化します。
• 定期的にモデルを監視・維持して、モデルが期待どおりに機能していることを確認します

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