MLOpsプラットフォーム

MLOps プラットフォーム (機械学習および運用プラットフォーム) は、機械学習モデルのエンドツーエンドの開発と展開を可能にするソフトウェア システムとサービスです。 MLOps は、モデルの開発、トレーニング、デプロイメントの合理化と、モデルを実行して出力を提供するインフラストラクチャの管理に重点を置いています。

MLOps プラットフォームは通常、モデル開発およびトレーニング環境、大規模トレーニング用のスケーリング プラットフォーム、自動化されたモデル管理プラットフォーム、展開環境などのいくつかのコンポーネントで構成されます。

モデルの開発とトレーニングは通常、IDE、バージョン管理システム、クラウドベースのプラットフォーム、ツールセットを組み合わせて使用して行われます。ユーザーはコーディング、デバッグ、最適化、さらにはモデル開発の自動化を行うことができます。これらのツールを使用すると、モデルを段階的にテスト、トレーニング、改善、デプロイできます。

スケーリング プラットフォームを使用すると、ユーザーは大規模なモデルのトレーニングを管理および実行できます。高性能コンピューティング リソースを備えたデータ センターは、大規模なトレーニング、非常に大規模なデータセット、およびより高い精度に利用できます。

MLOps プラットフォームには、自動化されたモデル管理プラットフォームも含まれることがよくあります。このプラットフォームにより、開発ライフサイクルを通じてモデルを追跡および監視できます。これは、チームがモデルの品質を追跡し、途中で発生する可能性のある問題にフラグを立て、関係者間でのモデルの共有を促進するのに役立ちます。

最後に、MLOps プラットフォームには、実稼働環境でモデルをデプロイ、管理、監視するためのデプロイメント環境が含まれています。この環境は通常、モデル実行パイプラインを定義するオーケストレーション プラットフォームと、モデルをデプロイするクラウドベースおよび/またはオンプレミスのデプロイメント ソリューションを組み合わせます。

MLOps プラットフォームは、初期開発から運用使用に至るまで、モデルの開発、スケーリング、管理、デプロイのプロセスを簡素化するように設計されています。これらにより、開発サイクルの高速化、スケーラビリティへの障壁の軽減、さらにはモデルのパフォーマンスの堅牢性の向上などのメリットが得られます。そのため、MLOps プラットフォームはますます人気が高まっており、最新の機械学習ワークフローに不可欠な部分となっています。