MLOps
MLOps は、ワークフローの効率を向上させる DevOps の原則と実践に基づいています。 たとえば、継続的インテグレーション、配信、デプロイです。 MLOps では、次のことを目標に、これらの原則を機械学習プロセスに適用します。
モデルのより迅速な実験と開発
実稼働環境へのモデルのより迅速なデプロイ
品質保証
機械学習システムは、データ収集、データ処理、特徴量エンジニアリング、データラベリング、モデル設計、モデルトレーニングと最適化、エンドポイント展開、エンドポイントモニタリングの 8 つに分類される。機械学習のライフサイクルの各ステップは、それぞれ独自のシステムで構築されているが、相互接続が必要である。これらの「ビッグ 8 」は、企業が組織内で機械学習を拡張するために必要な最低限のシステムである。
MLOps のような標準的なプラクティスは、企業がワークフローを最適化し、導入時の問題を回避するのに役立つ。MLOps システムの一般的なアーキテクチャには、モデルが構築されるデータサイエンスプラットフォームと、計算が実行される分析エンジンが含まれ、MLOps ツールは機械学習モデル、データ、結果の移動をシステム間で編成する。