MLOps は、Machine Learning Operations(機械学習オペレーション)の略語です。機械学習エンジニアリングの中核となる MLOps は、機械学習モデルを本番環境に移行し、維持・監視のプロセスを効率化することに重点を置いています。MLOps は、多くの場合、データサイエンティスト、DevOps エンジニア、IT 部門で構成されるチーム間のコラボレーションを担います。
MLOps は、機械学習や AI ソリューションの構築と品質向上に有効なアプローチです。MLOps のアプローチを取り入れることで、機械学習モデルの適切な監視、検証、ガバナンスを備えた CI/CD(継続的インテグレーションと継続的デプロイメント)が可能になり、データサイエンティストと機械学習のエンジニアのコラボレーションが促進され、モデルの開発と実運用化が加速します。
機械学習のライフサイクルは、データ取り込み、データ準備、モデルのトレーニング、チューニング、デプロイメント、監視、説明可能性といった多くの複雑な要素で構成されており、機械学習の製品化は容易ではありません。また、データエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアからなるチーム間の連携や引き継ぎも必要です。これら全てのプロセスを同期、連動させるためには、厳格な運用が必須となります。MLOps の概念は、機械学習のライフサイクルにおける実験フェーズ、反復、継続的な改善を包括しています。
MLOps の主なメリットは、機械学習のライフサイクルにおける効率性、拡張性、リスク軽減です。
効率性:データチームは、MLOps によりモデル開発の迅速化、高品質な機械学習モデルの提供、迅速なデプロイメントと製品化が可能になります。
拡張性:MLOps は、広範なスケーラビリティと管理を可能にし、継続的インテグレーション、継続的デリバリー、継続的デプロイメントを目的として、数千のモデルを監督、制御、管理、監視できます。具体的には、MLOps が機械学習パイプラインの再現性を確保し、データチーム間の緊密なコラボレーションを可能にするため、DevOps や IT 部門との衝突を減らし、リリースサイクルを高速化します。
リスク軽減:機械学習モデルは、規制の精査やドリフトチェックが必要になるケースが多々あります。MLOps により、こうした要求に対するより高い透明性と迅速な対応が可能になり、組織や業界のポリシーへの準拠が確実になります。
機械学習プロジェクトにおける MLOps は、プロジェクトに応じて範囲を絞ることも、拡大することも可能です。例えば、データパイプラインからモデル作成までの全てを網羅する場合もあれば、他のプロジェクトでは、モデルのデプロイメントプロセスのみの実装が必要な場合もあります。多くの企業では、次の領域に MLOps の原則を導入しています。
MLOps のベストプラクティスは、MLOps の原則が適用される段階によって区別できます。
MLOps は、機械学習プロジェクトに特化したエンジニアリングプラクティスのセットです。ソフトウェアエンジニアリングで広く採用されている DevOps の原則が基になっています。一方、DevOps は、アプリケーションの出荷に対して迅速かつ継続的な反復アプローチを提供します。MLOps では、DevOps の原則をベースに機械学習モデルを本番環境に導入します。どちらもソフトウェアの品質改善、パッチやリリースの迅速化、顧客満足度の向上という成果をもたらします。
MLOps プラットフォームは、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアに反復的なデータ探索、実験追跡、特徴量エンジニアリング、モデル管理のためのリアルタイムな共同編集機能、制御されたモデルの移行、デプロイメント、監視を促進するコラボレーション環境を提供します。MLOps は、機械学習のライフサイクルにおける運用と同期の両側面を自動化します。
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