MLOpsって何?
MLOps(Machine Learning Operations)は、機械学習モデルの開発、デプロイ、運用を効率的かつスムーズに行うための一連の手法を指します。
従来のソフトウェア開発におけるDevOps(Development Operations)の概念を機械学習に応用したもので、データサイエンティスト、データエンジニアなどの協力を促進し、モデルのライフサイクル全体を管理することができます。開発サイクルと運用サイクルを分けるのではなく連携し、効率的に検証・開発・運用を進めるという考え方です。それにより、MLOpsは、以下のような課題に対処することを目的としています。
課題
- デプロイの手間
モデルのデプロイに手間と時間がかかる。 - モデルの品質管理
モデルのパフォーマンスを維持するのが難しい。 - 再現性の欠如
同じ結果を再現するのが難しい。 - スケーラビリティの問題
大規模データや高負荷に対応できない。 - 連携の難しさ
チーム間の連携がうまくいかない。 - セキュリティとコンプライアンス
データやモデルのセキュリティが確保されていない。
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これらの課題解決がMLOpsでどのように行われるのか、次のメリットでご説明します。