MLOpsの完全自動化とベストプラクティスの紹介

完全自動化MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

MLOpsライフサイクル

MLOpsライフサイクルの画像。3つの円が連なり、左からDesign、Development、Deployment。

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MLOpsの成熟度レベル

$$

成熟度レベル:

  • 手動MLワークフロー

  • 半自動MLワークフロー

  • 完全自動MLワークフロー

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手動MLワークフロー - アドホック実験

手動プロセスで、開発から本番へモデルを手作業で移送する様子の図。

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半自動MLワークフロー

データがオーケストレーションされた実験パイプラインに供給される図。

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半自動MLワークフロー

前の図を拡張。コードのソースリポジトリへのプッシュと、システムへデータを供給するフィーチャーストアを追加。

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半自動MLワークフロー

前の図にデプロイ構成要素を追加。自動MLパイプラインをデプロイし、さらにMLメタデータストアが自動パイプラインで生成されたメタデータを受け取る。

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半自動MLワークフロー

前のアーキテクチャを拡張。自動パイプラインで生成したモデルがモデルレジストリへ送られ、そこからモデル提供モジュールへ配信。モデル提供は予測サービスに接続。

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半自動MLワークフロー

予測サービスが性能監視コンポーネントにつながり、そこから自動トリガーへ接続。自動トリガーは自動パイプラインを起動可能。

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完全自動MLワークフロー

完全自動MLOps参照アーキテクチャの高レベル概要図。

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MLライフサイクルの自動化 - 設計

設計・計画フェーズの活動は自動化できないことを示す表。

良いプラクティス:

  • 再現可能なプロセスを適用
  • 詳細なドキュメントを作成
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MLライフサイクルの自動化 - 開発

開発フェーズの活動は一部のみ自動化可能であることを示す表。

良いプラクティス:

  • ソフトウェア開発であることを意識
  • バージョン管理を使用
  • オーケストレーションツールを活用
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MLライフサイクルの自動化 - 運用

運用フェーズの活動は主に自動化可能であることを示す表。

活用:

  • 自動テスト
  • CI/CD/CT/CM
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Let's practice!

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