自動化・監視・インシデント対応パターン

完全自動化MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

ソフトウェアのデザインパターンとは？

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よくある問題への一般的で再利用可能な解決策…

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設計図の画像。

完全自動化MLOps

自動化・監視・対応

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プロセス図：自動化、監視、インシデント対応。

  • 設計するMLシステムの信頼性を高める
完全自動化MLOps

MLOpsのデザインパターン例（3つ）

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  1. 自動モデル再学習
  2. モデルロールバック
  3. 特徴量補完

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設計図の画像。

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1. 自動モデル再学習

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。

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1. 自動モデル再学習 - 予測の実行

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。予測サービスが強調表示されている。

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1. 自動モデル再学習 - 監視

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。性能監視モジュールが強調表示されている。

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1. 自動モデル再学習 - トリガー

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。トリガーコンポーネントが強調表示されている。

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1. 自動モデル再学習 - 自動パイプライン

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。自動パイプラインが強調表示されている。

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1. 自動モデル再学習 - デプロイ

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。継続的デリバリーが強調表示されている。

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2. モデルロールバック

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。自動パイプラインが強調表示されている。

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2. モデルロールバック - 検証失敗

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。モデル評価とモデル検証が強調表示されている。

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2. モデルロールバック - 直近の正常モデル

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。モデルレジストリが強調表示されている。

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2. モデルロールバック - 再デプロイ

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。継続的デプロイが強調表示されている。

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3. 特徴量補完 - データ集約型パイプライン

完全自動のMLOpsアーキテクチャの概要。自動パイプライン内のデータ要素が強調表示されている。

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3. 特徴量補完 - データ品質

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欠損値を含むデータ列の表。

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  • データ品質はまちまち
  • 一部の特徴量がQAしきい値を下回る可能性
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3. 特徴量補完 - 不良特徴量

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前の表の列が強調表示され、不良とマークされている。

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  • 不良な特徴量を検出
  • 特徴量補完を適用
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3. 特徴量補完 - 対応策

  • 数値データ

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    • 平均/中央値で補完

    • KNN補完

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  • カテゴリデータ

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  • 最頻カテゴリで補完

  • 「欠損」カテゴリを追加

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練習に進みましょう！

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