MLOps とは何ですか？ 機械学習オペレーションの解説

MLOps、すなわち機械学習オペレーションは、アイデアの創出から本番運用まで、機械学習（ML）モデルのライフサイクルを効率化するために設計されたダイナミックな一連のプラクティスです。

DevOps の原則に着想を得た MLOps は、機械学習ソリューションの開発、展開、保守における固有の課題にこれらのプラクティスを適用します。 データサイエンティスト、MLエンジニア、IT専門家の専門知識を融合させることで、MLOpsはMLシステムの堅牢性、拡張性、そして具体的なビジネス価値の提供能力を確実にします。

MLOpsは本質的に、データサイエンスの実験的な性質とエンタープライズITおよびDevOpsワークフローの体系的な要求との間のギャップを埋めます。 人工知能（AI）が現代ビジネスの重要な推進力となるにつれ、MLOpsはAIソリューションを効率的に拡大するために不可欠な要素です。 F5が強力なAIインフラストラクチャを活用してMLOps戦略をサポートする方法をご紹介します。

MLモデルの開発は戦いの半分に過ぎません。これらのモデルを実際の運用環境で展開し運用する段階に進むと、真の複雑さが生まれます。 MLOpsがなければ、MLモデルの管理は次のような障害を伴う混乱したプロセスになります。 

• モデルのドリフト: 基礎データの変化により、時間の経過とともにモデルのパフォーマンスが低下します。 
• 自動化の欠如： モデルの展開と再トレーニングを手動で行うプロセスは遅く、エラーが起きやすいです。 
• スケーリングの課題: 適切なシステムを導入しないと、増大するデータ量やユーザーの要求に合わせて ML ワークフローを拡張することは困難です。 

MLOpsは、繰り返し可能なワークフローを自動化し、堅牢な監視を実現し、MLモデルのバージョン管理を向上させ、エンタープライズ規模のワークロードに対応できるスケーラビリティを確保することで、これらの課題に確実に対処します。 

さらに、AI駆動型システムは次世代アプリケーションを支える「AIファクトリー」へと急速に進化しています。 MLOpsを導入することで、組織はAIの開発を最適化し、運用効率を向上させることができます。 AIファクトリーがビジネスプロセスをどのように再定義しているかについて、関連ブログで詳しくご覧ください。

機械学習モデルのトレーニングは反復的なプロセスであり、新しいデータと洞察に基づいて継続的に改善を重ねます。 MLOps は、バージョン管理の実践を通じてこれらの反復をきちんと記録し、チームがモデルの変更点を追跡・比較・再現できるようにします。 ML実験の系譜を明確に示すことで、MLOps は混乱を防ぎ、チーム間の協力を促進します。

従来の DevOps の定番である継続的インテグレーションと継続的デプロイメント (CI/CD) パイプラインは、MLOps によって ML ワークフロー向けに再構築されます。 デプロイメント パイプラインは、コードの変更を統合するだけでなく、検証用データセットを用いてトレーニング済みモデルの性能をテストし、新バージョンを本番環境にリリースする前に基準を満たしていることを確認します。 これにより配信のスピードが向上し、モデルの品質を維持しながらイノベーションを促進します。

ML システムはデータに依存しており、データ パイプラインの管理は難しい作業になることがあります。 MLOps は、データの準備、クレンジング、変換を効率的に管理するツールとプラクティスを提供し、モデルのトレーニングに高品質な入力を確実にします。 データの系譜追跡や特徴量ストアなどの重要なデータエンジニアリングの実践は、一貫性があり信頼性の高いデータ パイプラインの構築に役立ちます。

効果的な監視がなければ、MLモデルの動作は予測できません。 MLOpsは、リアルタイムのパフォーマンス追跡、ドリフト検出、セキュリティ監視のツールを導入し、状況の変化にもかかわらずモデルが期待どおりに動作し続けることを保証します。 積極的な可観測性により、ダウンタイムを最小限に抑え、厳しい規制のある業界でのコンプライアンスを確保します。

MLOpsはDevOpsに触発されていますが、MLワークフローの特性により、重点は異なります。 両者は、継続的インテグレーション、自動テスト、継続的デリバリーといったプラクティスを共有しています。 しかし: 

• データ中心 vs. コード中心： MLOpsはトレーニングデータセットとモデルのパフォーマンス管理を重視しますが、DevOpsは主にコードに焦点を当てています。 
• 共同チーム： MLOps では、開発者、データサイエンティスト、MLエンジニア、ITチーム間の協力が不可欠です。 
• モデルの反復： DevOps のソフトウェアのバージョン管理とは異なり、MLOps では入力データやアルゴリズムの変更に対応するために、データセット、モデルの重み、ワークフローもバージョン管理する必要があります。 

AIソリューションの拡張には、モデルを本番環境に展開するだけでなく、ユーザーの需要の増加に伴って運用を持続可能に保つことも含まれます。 MLOpsは、Kubernetesやクラウドベースのサービスなどのプラットフォームを活用し、スケーラブルなインフラを整備することでこれを実現します。 さらに、MLOpsは、データの偏りを最小限に抑え、堅牢なセキュリティ対策を導入して機密性の高いMLシステムを悪用やデータ流出から守ることで、公平性とガバナンスを促進します。 F5が提供する一連のテクノロジーを活用し、安全かつスケーラブルなAI導入を実現する方法をご紹介します。

自動化、ガバナンス、クラウドネイティブ インフラストラクチャを統合した戦略が、MLOps の導入には不可欠です。 チームがベストプラクティスを採用するための具体的なステップをご紹介します。 

1. 自動化されたパイプライン: モデルのトレーニング、検証、展開のためのエンドツーエンドの自動化を構築します。 
2. ガバナンス： コンプライアンス標準を適用しながら、モデルとデータセットの両方のバージョン管理を確立します。 
3. クラウドネイティブおよびコンテナ化されたワークフロー: Kubernetesなどの技術を活用し、スケーラブルで回復力のある展開を実現します。 
4. 部門横断的なコラボレーション: ワークフローとツールを調整し、データ サイエンスチームと DevOpsチーム間の連携を強化します。 

MLOpsの成功は、適切なツールを活用することにかかっています。 最も人気のあるフレームワークやプラットフォームには次のようなものがあります。  

• Kubernetes： 機械学習システムの展開を支えるスケーラブルなインフラストラクチャを確実に守ります。 
• MLフロー: 実験を追跡し、モデルを管理し、本番環境にデプロイします。 
• TensorFlow Extended（TFX）： 機械学習パイプラインを展開するための包括的なプラットフォームを提供します。 

これらのツールを組み合わせることで、チームはMLシステムを効率的かつ正確に構築、展開、監視できます。 

AI と自動化の急速な革新によって、MLOps の未来が形成されています。 新たなトレンドとして、軽量モデルの展開に AutoML（自動機械学習）やサーバーレスアーキテクチャの採用が進んでいます。 さらに、生成 AI の応用が増えるにつれて、AI の意思決定を担うより複雑なパイプラインやデータセットを管理するために、MLOps のプラクティスも適応していく必要があります。