MLOpsのフレームワーク・ツールとは？種類やサービス選定時の注意点をご紹介

MLOpsのフレームワーク・ツールとは？

MLOpsとは？

MLOpsとは、機械学習を意味する「Machine Learning」と運用を意味する「Operations」からつくられた造語です。

直訳すると「機械学習の運用」となりますが、一般的なMLOpsの意味は、AIの機械学習モデルをビジネスに適用するために必要な開発から分析、運用までを効率化するための手法です。

近年、AIモデル開発がさかんに行われるようになりましたが、MLOpsを行うことで、機械学習モデル開発の複雑な構成要素を効率的に管理しながら開発することができるようになります。また開発期間の短縮化にも貢献します。

MLOpsにおけるフレームワークやツールの役割

MLOpsを実践する際には、フレームワークやツールが役立ちます。

MLOpsのフレームワークとは、機械学習システムの開発・運用を効率化するための手法や概念が集まったものです。

開発・運用を効率的に進めるために、モデルのバージョン管理や、モデルを本番環境で実行するデプロイメントの自動化、モデルのパフォーマンス監視といったモニタリングなどが可能になる手法やツールなどを備えています。

MLOpsフレームワーク・ツールの構成要素

MLOpsのフレームワーク・ツールには、主に次の要素で構成されています。

パイプラインの構築

パイプラインとは、機械学習モデルを開発・運用する際の各工程を統合的に管理するものです。パイプラインを構築することでプロセスを効率化することができます。

データ収集・管理・前処理

機械学習には教師データが必要になりますが、そのデータ収集や管理のほか、データへのラベリングなどの学習前に行うデータ処理も含みます。

モデル管理・設計・トレーニング

開発中の機械学習モデルのバージョン管理やモデルの保存、モデルの設計、トレーニングなどを行います。

デプロイメント

デプロイメントとは、機械学習モデルを実際に利用するための本番環境に展開することをいいます。MLOpsのフレームワーク・ツール上で行うことができます。

モニタリング

機械学習モデルのパフォーマンスや予測結果の信頼性を定期的に監視するのがモニタリングです。精度や予測結果の一貫性などを評価し、評価結果に基づいてモデルの改善を行います。

これらの構成要素を組み合わせることで、効果的な機械学習システムの開発を進めることができます。

MLOpsのフレームワークとツールの具体例

MLOpsのフレームワークとツールとして一般的によく使われているものには次のものがあります。

【フレームワーク】

●MLflow
米国企業のDatabricksが開発したオープンソースのフレームワークです。機械学習のライフサイクル全体を管理できるように設計されています。

●TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlowはGoogleが開発した機械学習のオープンソースライブラリです。TensorFlow Extendedは、TensorFlowをベースとしたプラットフォームで、機械学習のパイプラインを構築できます。

●metaflow
Netflixによって開発されたオープンソースフレームワークです。シンプルなつくりで軽量さが特徴です。

●Kubeflow
Kubernetes上での機械学習ワークの管理を支援します。Kubernetesは、Googleが社内で利用していたコンテナ管理ツールが汎用化され、オープンソースソフトウェアとなったものです。

【ツール】

●Google Vertex AI
Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスGoogle Cloud上で利用できるAI開発ツールです。Vertex AI上でMLOps環境を構築することができます。

●Amazon SageMake
Amazonが提供するクラウドコンピューティングサービスAmazon Web Service上で機械学習モデルを開発するためのツールです。さまざまなツールが用意されており、そのうちの一つにMLOpsがあります。

●Azure Machine Learning
Microsoftが提供するクラウドコンピューティングサービスAzure上で、機械学習モデルを独自に構築、運用できます。MLOps機能を利用することができます。

それぞれ、適した利用環境や使いやすさなどチーム全体で吟味して選定する必要があります。

クラウドサービスのツール選定時の注意点

MLOpsのツールには、特にクラウドサービスで利用できるツールが複数あることをお伝えしました。選定の際には、次の点に注意することで、より良い選定につながるでしょう。

最適なツールの選定には専門知識が必要

ご紹介したように、MLOpsツールにはさまざまな種類があるため、その中から最適なツールを選定する必要があります。しかし、最適なツールの選定は、AI開発の十分な経験や専門知識がなければ困難といえるでしょう。MLOpsツールを活用しようと考えているAI開発プロジェクトについて、ツールを選定する前に、そもそもツールの活用が向いているプロジェクトなのかを検討してみましょう。また、まずは専門家に相談する、外部委託を検討するなどの選択肢もあります。

クラウドサービスが向いているアノテーションの商材・向いていない商材がある

機械学習モデルの開発を行う際に、アノテーションと呼ぶ学習データにタグ付けを行う業務があります。このアノテーションを実施する商材によって、クラウドサービスは向き不向きがあるため、注意が必要です。

例えば自動運転のアノテーションにおいては、データ品質に不備があれば自動車事故につながるため、確実かつ高い精度が求められます。そのため、簡易的に行えるクラウドサービスは不向きといえます。このように商材によってツールの見極めが必要です。特にアノテーションは品質が最重要である点はよく踏まえておくことをおすすめします。

既存システムとの連携性やスケーラビリティも見極めを

既存のシステムやツールとの連携がスムーズかどうかという点や、スケーラビリティも見極めることをおすすめします。

まとめ

MLOpsを実施する際に活用できるフレームワークやツールをご紹介しました。ぜひ最適なものを見つけてMLOpsを成功させてください。

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