MLOps（機械学習オペレーション）

MLOps (Machine Learning Operations) は、機械学習 (ML) モデルの展開、監視、メンテナンスを管理するために使用されるソフトウェア開発プロセスです。データ エンジニアリング、モデルのトレーニングとテスト、モデルのデプロイメント、モデルのパフォーマンスの監視など、ML の開発と運用に関連するプロセスがまとめられています。

MLOps は、ソフトウェア エンジニアリング、機械学習エンジニアリング、DevOps のスキルを組み合わせた比較的新しい分野です。 ML チームがより適切に連携し、ML モデルのライフサイクルを効果的に管理するための統合プラットフォームを提供します。これには、再現可能な ML パイプラインの作成、データのオーケストレーション、モデルのトレーニング、モデルのデプロイメントの自動化が含まれます。また、モデル管理の合理化にも役立ち、自動化されたモデルの再起動と再トレーニングにより、開発者がモデル精度のドリフトを迅速に特定して対応できるようになります。

MLOps は、データ サイエンティスト、ソフトウェア エンジニア、DevOps エンジニアが協力して ML 駆動型アプリケーションを構築、デプロイ、監視できるプラットフォームを提供します。開発者は MLOps を使用してデータ パイプラインを最適化し、モデルの再トレーニングを自動化し、新しいバージョンのモデルを運用環境に迅速にデプロイできます。これにより、開発者は新しい ML アプリケーションの市場投入までの時間を短縮でき、コストを管理しながらモデルのデプロイと保守が容易になります。

MLOps は、ソフトウェア開発ワークフローを自動化し、作成されるソフトウェア システムの全体的な品質を向上させるために使用される継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー (CI/CD) プラクティスとも連携します。これにより、特定のモデルの反復をより正確かつ迅速に提供できると同時に、本番環境に対応できる状態を維持できるようになります。

つまり、MLOps は、費用対効果が高く効率的な方法でモデルをデプロイおよび管理するために、従来のソフトウェア エンジニアリングの要素と機械学習を組み合わせたプラットフォームです。これにより、データ サイエンス チームと開発者チームがモデルを迅速に反復し、モデルのデプロイメントとメンテナンスを自動化し、より正確にモデルを本番環境に提供できるようになります。