機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes：関係性と実用例の徹底解説



機械学習（ML）の開発・デプロイ・運用を効率化するために、**GitHub Actions（CI/CD）**と**Kubernetes（K8s）**を組み合わせるケースが増えています。本記事では、それぞれの役割と相互関係、さらに実践的なユースケースを詳細に解説します。

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## **1. 機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes の関係性**

| ツール | 役割 | 具体的な用途 |
|--------|------|--------------|
| **機械学習（ML）** | モデルの開発・学習 | データ収集、前処理、モデル学習、推論 |
| **GitHub Actions** | CI/CDの自動化 | コードのテスト、ビルド、デプロイの自動化 |
| **Kubernetes（K8s）** | スケーラブルな環境構築 | モデルのデプロイ・推論APIの運用・負荷分散 |

### **🔗 それぞれの関係性**
- **GitHub Actions** は **機械学習のCI/CD** を自動化（テスト・デプロイ・スケジュール実行）。
- **Kubernetes** は **学習・推論のインフラを管理** し、スケール対応。
- **MLモデルのライフサイクル（開発→デプロイ→更新）** を自動化するために、両者を組み合わせる。

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## **2. 実用例①：MLモデルのトレーニングを自動化（GitHub Actions）**

**シナリオ：**
GitHubにコードをプッシュした際に、**GitHub Actionsがトリガーされ、クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でモデル学習を実行**する。

✅ **CI/CDパイプラインの流れ**
1. 開発者が GitHub に機械学習コードをプッシュ
2. GitHub Actions が自動でデータ処理 & モデル学習を実行
3. 結果を MLflow に記録（メトリクス・モデル保存）
4. 成功したらモデルを S3 / GCS にアップロード

✅ **GitHub Actions 設定例（`.github/workflows/train_model.yml`）**
```yaml
name: Train ML Model

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  train:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: コードの取得
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Python環境のセットアップ
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: 依存関係のインストール
        run: pip install -r requirements.txt

      - name: モデルの学習実行
        run: python train.py

      - name: 学習済みモデルのアップロード（AWS S3）
        run: aws s3 cp model.pkl s3://my-ml-models/
        env:
          AWS_ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
```

✅ **このCI/CDの利点**
- GitHubにコードをプッシュするだけで、モデルのトレーニングが実行される。
- モデルのバージョン管理が可能（S3やGCSを活用）。
- **MLflow でトレーニング結果を管理** すれば、精度向上の可視化も可能。

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## **3. 実用例②：Kubernetes で MLモデルをデプロイ（推論API）**

**シナリオ：**
トレーニング済みのMLモデルを、**Kubernetes上にデプロイし、APIで提供**。

✅ **流れ**
1. GitHub Actions で新しいモデルが学習・保存される
2. GitHub Actions が Docker コンテナをビルドし、Kubernetes にデプロイ
3. ユーザーが API を通じて MLモデルを利用（例: 画像分類、文章生成）

✅ **Kubernetes 用の Deployment 設定（`k8s/deployment.yml`）**
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ml-model-api
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ml-model-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ml-model-api
    spec:
      containers:
        - name: ml-model-api
          image: gcr.io/my-project/ml-model-api:latest
          ports:
            - containerPort: 5000
```

✅ **GitHub Actions で Kubernetes に自動デプロイ（`.github/workflows/deploy_model.yml`）**
```yaml
name: Deploy ML Model API

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: コードの取得
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Dockerイメージをビルド & プッシュ
        run: |
          docker build -t gcr.io/my-project/ml-model-api:latest .
          docker push gcr.io/my-project/ml-model-api:latest

      - name: Kubernetes にデプロイ
        run: |
          kubectl apply -f k8s/deployment.yml
        env:
          KUBECONFIG: ${{ secrets.KUBECONFIG }}
```

✅ **このCI/CDの利点**
- MLモデルのデプロイを **完全自動化**（新しいモデルができたら即更新）。
- Kubernetesで**スケール可能な推論API**を提供。
- **負荷に応じてオートスケール**（K8sのHPAを活用）。

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## **4. まとめ：機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes のベストプラクティス**

| **機能** | **GitHub Actions** | **Kubernetes** |
|----------|----------------|--------------|
| **モデルの学習** | コード変更時に自動実行 | N/A |
| **学習済みモデルの管理** | S3 / GCS に自動保存 | N/A |
| **推論APIのデプロイ** | Dockerビルド & Kubernetes適用 | スケール対応 |
| **スケーラビリティ** | 自動デプロイ | 負荷に応じたPodのスケーリング |

GitHub Actions と Kubernetes を活用することで、**機械学習のMLOpsを自動化し、スケーラブルな環境を構築**できます。特に **CI/CDによる学習・デプロイの自動化と、Kubernetesによるモデルの安定運用** が鍵となります。

今後の機械学習システムの構築に、ぜひこの手法を取り入れてみてください！