MLOps
MLOps は、機械学習ワークロードにDevOps プラクティスを適用することに基づいて構築された方法論を指します。DevOps は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 全体でソフトウェアの配信を合理化するために、開発と運用の分野の交差に焦点を当てています。MLOps は、データ サイエンス、データ エンジニアリング、既存の DevOps プラクティスと組み合わせて、機械学習開発ライフサイクル (MLDC) 全体にわたるモデルの提供を合理化することに重点を置いています。 MLOps は、ML ワークロードをリリース管理、CI/CD、および運用に統合する規律です。多くの企業では、ML プロジェクトは、他のチームから隔離された研究チーム内で動作するデータ サイエンティストから始まります。MLプロジェクトは、最初の概念実証の結果で価値を証明するので、企業は当然それらを生産に移したいと考えています。DevOps がソフトウェア開発と運用を統合するのと同様に、MLOps ではソフトウェア開発、運用、セキュリティ、データ エンジニアリング、データ サイエンスの統合が必要です。
MLOps とは、ディープラーニングなどの機械学習のライフサイクルを管理するための、データサイエンティスト、エンジニア、保守運用担当者のコラボレーションおよびコミュニケーションに関する実践手法。機械学習 Machine Learning (ML) と、ソフトウェア分野での継続的な開発手法である DevOps とを組み合わせた造語である。
機械学習のモデル構築には実験的性質があり、さまざまなアルゴリズム、モデリング技術、パラメータ構成を試して、課題への最適なモデルをできる限り特定する必要がある。コードの再利用性を最大化しつつ、定型的なプロセスは自動化することで高速なモデル訓練を実行する。また、モデルを利用するアプリケーションもデプロイへ統合することで機械学習サービスを継続的にロールアウトできる。
DevOpsの手法でも中核となっているコンセプト。ソフトウェア システム開発における開発サイクルの短縮、開発の迅速化、信頼性の高いリリースができる継続的インテグレーションおよび継続的デプロイを導入する。多くのツールではパイプラインと呼ばれる機能において、反復されるプロセスでなおかつ再利用可能な手順を定義できる。