人工知能
MLOps とは
機械学習のためのDevOpsプラクティス
MLOps（Machine Learning Operations） — MLモデル開発（ML）と運用デプロイメント（Ops）を組み合わせ、機械学習ライフサイクルを自動化・標準化するプラクティスのセット。
主要コンポーネント
- バージョン管理 — データ、モデル、コードのバージョニング
- ML用CI/CD — 自動化されたトレーニングとデプロイパイプライン
- Feature Store — 特徴量の一元管理
- Model Registry — 学習済みモデルのレジストリ
- モニタリング — 本番環境でのモデル品質追跡
MLOpsパイプラインステージ
- Data Pipeline — データ収集、クレンジング、変換
- Training Pipeline — モデルトレーニングと検証
- Deployment Pipeline — 本番デプロイメント
- Monitoring Pipeline — モニタリングとアラート
MLOpsツール
- MLflow — 実験とモデル管理
- Kubeflow — Kubernetes上のMLプラットフォーム
- DVC — データバージョニング
- Weights & Biases — 実験トラッキング
- Seldon / BentoML — モデルサービング
ビジネスメリット
- 加速 — アイデアから本番まで高速化
- 品質 — ドリフトと劣化の制御
- スケーラビリティ — プロセス標準化
- コラボレーション — DSとエンジニアの統一環境