MLOps の定義、重要性、実装

MLOps の定義と成功する実装戦略に関する有益なブログを読んで、AI と機械学習における MLOps の重要性をご確認ください。

MLOps (機械学習オペレーション) は、実稼働環境にモデルをデプロイするための一連のテクニックとツールです。最近では、ソフトウェア更新の時間を短縮し、更新間隔をなくす DevOps の有効性が、あらゆるビジネスの存続にとって重要になっています。

機械学習の専門家は、機械学習部門に頼って DevOps の原則を実装し、MLOP を作成します。 CI/CD の原則を機械学習モデルに統合することで、Data World は本番環境対応のモデルを迅速に統合して提供できるようになります。さらに、Mlop は、新しい継続的トレーニング (CT) と継続的モニタリング (CM) の原則を導入し、実稼働環境をあらゆる機械学習モデルに適したものにします。

MLOps には非常に多くの進歩があるため、可能な限り最善の方法で実装するには、詳細に理解する必要があります。

MLOps とは何ですか?

MLOp は、機械学習 (ML) と DevOps を組み合わせて、モデルの開発から本番環境での展開および監視まで、ML ライフサイクル全体を自動化する一連のプラクティスです。

ロボティックプロセスオートメーションを始める

MLOps は、DevOps に次の原則を追加して構築されます。

継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD): MLOps は、ML モデルの構築、テスト、および本番環境へのデプロイのプロセスを自動化します。これにより、モデルが常に最新の状態に保たれ、迅速かつ確実に展開できるようになります。

継続的な監視: MLOps は運用中の ML モデルを監視し、期待どおりに動作していることを確認します。これにより、モデルの問題がビジネスに影響を与える前に、早期に問題を特定して対処できるようになります。

MLOps と DevOps の違い

機械学習認定コースでよく議論される MLOps と DevOps は、どちらもソフトウェアの開発と展開の速度、効率、品質を向上させるために設計された一連のプラクティスです。ただし、2 つのアプローチにはいくつかの重要な違いがあります。

? 焦点: DevOps はソフトウェアの開発と展開に重点を置き、MLOps は ML ライフサイクル全体に重点を置いています。

自動化: DevOps はソフトウェアの開発と展開のプロセスを自動化し、MLOps は ML ライフサイクル全体を自動化します。

監視: DevOps は運用中のソフトウェア アプリケーションの監視に重点を置いていますが、MLOps は運用中の ML モデルの監視に重点を置いています。

役割と責任: DevOps チームは通常、ソフトウェア開発者、システム エンジニア、品質保証エンジニアで構成されます。 MLOps チームは通常、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、DevOps エンジニアで構成されます。

組織にとって最適なアプローチは、その組織の特定のニーズと目標によって異なります。たとえば、組織がソフトウェアの開発と展開の速度、効率、品質を向上させたい場合、DevOps が適切な選択肢となる可能性があります。一方、組織が ML ライフサイクルの速度、効率、品質の向上を目指している場合は、MLOPS の方が適している可能性があります。

場合によっては、組織は DevOps と MLOP の両方を同時に実装することを選択することがあります。これは、ソフトウェア開発と機械学習の速度、効率、品質を向上させる必要がある組織にとって最適な選択肢です。

MLOps の重要性

機械学習 (ML) は、これまで活用されていなかった収益源を解き放ち、時間を節約し、コストを削減するソリューションを作成するために使用できる基礎テクノロジーです。機械学習により、ワークフローの効率化、データ分析の活用による意思決定、顧客エクスペリエンスの向上が可能になります。

しかし、機械学習の専門家は、これらの目標は強固なフレームワークを通じてのみ達成できると考えています。 MLOps は、機械学習 (ML) と DevOps を組み合わせて、モデルの開発から本番環境での展開および監視まで、ML ライフサイクル全体を自動化する一連のプラクティスです。

MLOps は組織を次のように支援します。

新しい機械学習モデルの市場投入までの時間を短縮します。

• ML モデルの品質を向上します。
• ML モデルの信頼性を向上します。

機械学習運用のコストを削減します。

モデルをビジネス要件に合わせて調整します。

規制要件を満たす。

個人、小規模チーム、さらには企業でも、制約に関係なく MLOP を使用して目標を達成できます。 MLOP は、組織がより機敏かつ戦略的な意思決定を行い、時間とコストを節約するのに役立ちます。

MLOps は厳格なルールの集まりではありません。これは、各組織の特定のニーズに合わせて調整できる一連のプラクティスです。組織はさまざまな設定を試し、自分にとって最適な設定のみを保持できます。

MLOps は、組織が ML 投資からより多くの価値を引き出すのに役立つ強力なツールです。 MLOP を達成することで、組織はビジネス目標を達成し、競争上の優位性を高めることができます。

MLOpsの実装

MLOps は、機械学習と DevOps を組み合わせて、モデルの開発から本番環境での展開および監視まで、機械学習のライフサイクル全体を自動化する一連のプラクティスです。

mlop を実装する手順は次のとおりです。

1. 明確なガバナンスフレームワークを確立する

MLOps イニシアチブの成功を確実にするには、明確なガバナンス フレームワークが不可欠です。フレームワークでは、すべての関係者の役割と責任、および機械学習ライフサイクルを管理するためのプロセスと手順を定義する必要があります。

2. 役割と責任を定義する

MLOps プロセスにおけるすべての関係者の役割と責任を明確に定義することが重要です。これにより、全員が自分の責任を認識し、作業の重複がなくなることが保証されます。

3. 共通のツールとテクニックを使用する

共通のツールとテクニックのセットを使用すると、MLOps イニシアチブの効率と有効性を向上させることができます。データの共有やプロジェクトの共同作業が容易になるためです。

4. 機械学習のライフサイクルを可能な限り自動化する

機械学習ライフサイクルのできるだけ多くの部分を自動化することで、エラーのリスクを減らし、プロセスをより効率的にすることができます。これは、継続的インテグレーションや継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインなどのさまざまなツールとテクニックを使用して実行できます。

5. 本番環境での機械学習モデルの監視

運用中の機械学習モデルを監視することは、期待どおりに動作していることを確認するために重要です。これは、メトリック、ログ、アラートなどのさまざまなツールとテクニックを使用して実行できます。

これらの手順に従うことで、組織は MLOP を効果的に実装し、望ましいビジネス成果を達成できます。

要約する

MLOps は企業のライフサイクルにとって重要です。これは、機械学習と DevOps を組み合わせて、モデルの開発から本番環境での展開および監視まで、ML ライフサイクル全体を自動化する一連のプラクティスです。