主要な MLOps ツール

機械学習運用（MLOps：Machine learning operations）は、モダンな機械学習（ML）プロジェクトにとって重要な側面です。データ・サイエンスと IT 運用のギャップを埋める分野です。MLOps には、データ準備からモデル展開、監視まで、エンドツーエンドの ML ライフサイクルの管理と合理化に役立つプラクティスとツールが含まれています。ML モデルがより複雑になり、デプロイメントの頻度が増すにつれ、組織は、これらのモデルの運用面に対処するための特殊なツールを必要とし、それらが意図したとおりに機能し、時間の経過とともに価値を提供します。

この記事では、MLOps の分やが何を意味するのかを解説し、機械学習開発パラダイムを実現するのに役立ついくつかのツールを紹介します。

MLOps

機械学習運用の略語である MLOps は、DevOps、データ・エンジニアリング、機械学習の原則を組み合わせた一連のプラクティスです。MLOps の目標は、データ収集やモデル・トレーニングから、展開、監視、ガバナンスに至るまで、ML ライフサイクル全体の自動化と合理化です。

MLOps は、機械学習モデルを本番環境に確実かつ効率的に展開し、維持することをめざしています。データ・サイエンティスト、ML エンジニア、IT 運用チーム間のサイロを解消することで、MLOps はコラボレーションを強化し、全員が統合フレームワーク内で作業できるようにします。

MLOps プラクティスの導入には、次のような重要なメリットがあります。

• コラボレーションの向上：MLOps は、異なるチーム間のギャップを埋め、データ・サイエンティスト、ML エンジニア、運用担当者がより効率的に連携できるようにします。
• 自動化の強化：MLOps は、モデル展開、スケーリング、監視など、ML ライフサイクルの多くの側面を自動化します。これにより、本番運用環境のモデル管理に必要な時間と労力が削減されます。
• 拡張性：MLOps を使用することで、組織は ML 運用をより効果的に拡張できます。本番運用モデルの数が増えるにつれ、MLOps ツールは、これらのモデルを手動による大きな介入なしで管理、監視できるようにします。

MLOps ツールの重要性

本番運用環境における機械学習モデルの管理は複雑であるため、専用の MLOps ツールを使用する必要があります。これらのツールは、データ処理やモデルのトレーニング、展開、監視まで、ML ライフサイクルのさまざまな側面に対応するように設計されています。その重要性は、ML 運用の効率性と有効性を向上させるための主要な機能にあります。

MLOps ツールの主なメリットの 1 つは、モデル展開、スケーリング、監視などの反復タスクを自動化できることです。この自動化により、ヒューマン・エラーのリスクが軽減され、チームはより戦略的な活動に集中することができ、モデル管理の一貫性と信頼性を確保しながら、時間と労力を節約できます。

MLOps ツールは、データ・サイエンティスト、ML エンジニア、運用チーム間のコラボレーションを促進する上でも重要な役割を果たします。これらのツールは、シームレスなチームワークを可能にする機能を提供することで、サイロ化を解消し、コミュニケーションを改善し、ML モデルの開発と展開を加速します。

MLOps ツールのもう 1 つの重要な側面は、スケーラビリティのサポートです。ML 運用の拡張に伴い、これらのツールは、バージョン管理、再現性、自動スケーリングなどの機能を提供し、モデルやデータセットの複雑さの増大に、重大な手動介入なしで対応します。

MLOps ツールは、堅牢な監視とガバナンス機能も提供します。これにより、モデルの性能を追跡し、規制へのコンプライアンスを確保し、ML 展開の完全性を維持できます。これらのツールを活用することで、ML への投資から最大限の価値を引き出し、効果的なモデル管理を通じてイノベーションを推進できます。

主要な MLOps ツール

ML 運用環境には、機械学習ワークフローの管理におけるさまざまな課題に対処する独自の機能と機能を提供する、さまざまなツールが含まれています。現在利用可能で主要な MLOps ツールの概要を以下に示します。

1. MLflow

MLflow は、機械学習のライフサイクル全体を管理するために設計されたオープンソース・プラットフォームです。Databricks 社によって開発された MLflow は、柔軟性と広範な機能セットにより、MLOps ツールのひとつとして最も人気があります。プラットフォームは、4 つの主要コンポーネントで構成されています。

• トラッキング：MLflow の追跡コンポーネントにより、コード、データ、構成、結果などの実験を記録し、クエリを実行できます。これにより、モデル開発の進捗状況の追跡、さまざまな実験の比較、再現性の確保が容易になります。
• プロジェクト：MLflow は、ML コードを再利用可能で再現性のあるプロジェクトに整理します。各プロジェクトには、自己完結型の conda 環境と一連のパラメータが含まれており、異なる環境間での実験の共有と再現のプロセスを簡素化します。
• モデル：MLflow は、機械学習モデルのパッケージ化とバージョン管理のための標準フォーマットを提供します。これにより、最小限の変更でさまざまなプラットフォームやランタイム環境にモデルを展開することができ、移植性と一貫性が向上します。
• モデル・レジストリ：MLflow のモデル・レジストリは、初期開発から本番運用環境への展開まで、モデルのライフサイクル全体を一元管理するためのハブとして機能します。バージョン管理、ステージ移行、アノテーションなどの機能を提供し、時間の経過とともにモデルの監視や制御を容易にします。

メリット：

• 広範な追跡と実験管理機能：ML プロジェクトの進捗状況を効果的に監視・比較できる
• シームレスな統合： TensorFlow、PyTorch、scikit-learn など、一般的な機械学習フレームワークやライブラリとのシームレスな統合が可能
• 強力なコミュニティ・サポートと積極的な開発：ツールの進化と ML コミュニティのニーズに対応

デメリット：

MLflow は強力で機能豊富なプラットフォームですが、その設定と構成は初心者にとってはやや複雑です。さらに、特定の MLOps ワークフローの完全なエンドツーエンドの自動化を実現するために、追加のコンポーネントの統合が必要になる場合があります。

2. Kubeflow

Kubeflow は、Kubernetes 上でネイティブに動作するよう設計されたオープンソースの MLOps プラットフォームです。その主な目標は、Kubernetes のパワーを活用して、機械学習ワークフローをポータブル、スケーラブル、構成可能にすることです。

Kubeflow は、機械学習ライフサイクルのさまざまな段階をカバーする包括的なツール・スイートを提供します。

• パイプライン：Kubeflow Pipelines は、エンドツーエンドの ML ワークフローを構築、展開、管理するための堅牢なソリューションです。複雑なパイプラインを設計・監視するためのグラフィカル・インターフェース、一般的な ML タスク用に事前に構築されたコンポーネントのライブラリを提供します。
• Katib：Katib は、Kubeflow の自動ハイパーパラメータ・チューニング・コンポーネントです。事前に定義された目標に基づいて最適なハイパーパラメータ構成を自動的に検索することで、モデルの性能を最適化します。
• KFServe：KFServe は、Kubeflow 内のモデル・サービング・プラットフォームで、サーバーレスの推論機能を提供します。複数の機械学習フレームワークをサポートし、受信トラフィックに基づいてモデルを自動的に拡張できます。
• フェアリング：Fairing は、開発者がローカル環境から直接 Kubernetes 上で機械学習モデルを容易に構築、トレーニング、展開できるようにする Kubeflow ツールです。

メリット：

• Kubernetes とのシームレスな統合：Kubeflow は Kubernetes エコシステムに既に投資している組織に最適です。
• 包括的なツール・スイート： ワークフローのオーケストレーションからハイパーパラメータのチューニング、モデルの提供まで、ML ライフサイクル全体をカバー
• スケーラビリティと自動化に対する強力なサポート：大規模な ML 展開をより効果的に管理

デメリット：

Kubeflow は強力な一連の機能を提供しますが、プラットフォームの設定と管理は複雑です。特に、Kubernetes に関する広範な専門知識を持たない組織にとってはそうです。Kubernetes ベースのインフラに不慣れな新規ユーザーにとっては、学習曲線が険しいことが課題となる可能性があります。

3. TensorFlow Extended（TFX）

TensorFlow Extended（TFX）は、本番対応の機械学習パイプラインを展開するためのエンドツーエンドのプラットフォームです。Google 社によって開発された TFX は、TensorFlow エコシステムとシームレスに連携するように設計されており、ML ライフサイクルのさまざまな段階をカバーする一連のツールを提供します。

TFX のコア・コンポーネントには、次のようなものがあります。

• TensorFlow データ検証（TFDV）：このコンポーネントは、データに関する統計情報を分析し、異常や歪みを検出することで、データの品質を保証します。TFDV は、ML パイプラインの早期段階でデータの問題を把握するのに役立ちます。
• TensorFlow モデル分析（TFMA）：TFMA は、ML モデルの性能を評価し、モデルの品質と公平性を向上させるための知見を提供します。
• TensorFlow Serving：TensorFlow Serving は、機械学習モデルのための柔軟で高性能なサービング・システムです。これにより、TensorFlow モデルを展開し、スケーラブルで信頼性の高い推論を行うことができます。

メリット：

• TensorFlow フレームワークとのシームレスな統合：TensorFlow ベースの ML モデルの導入と管理を簡素化
• 包括的なツール・セット：データ検証からモデルの提供まで、ML ライフサイクル全体をカバー
• データ品質とモデル性能分析に重点：展開された ML モデルの完全性と有効性を確保

デメリット：

TFX は強力なプラットフォームですが、主に TensorFlow ユーザー向けに設計されています。TensorFlow エコシステムにまだ投資していない組織では、プラットフォームがニーズに適していないため、より広範なフレームワーク・サポートを提供する代替 MLOps ソリューションを検討する必要がある場合があります。

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、Amazon Web Services (AWS)が提供する包括的なクラウドベースの機械学習プラットフォームです。データの準備、モデル開発、展開、監視など、MLワークフロー全体をカバーするように設計された幅広いツールと機能を提供します。

Amazon SageMaker の主なコンポーネントは、次のとおりです。

• SageMaker Studio：機械学習のための統合開発環境（IDE）は、全ての ML 開発と展開タスクのための Web ベースのインターフェースを提供します。
• SageMaker Ground Truth：このデータ・ラベリング・サービスは、高品質のトレーニング・データセットの準備に役立ちます。
• SageMaker Autopilot：自動機械学習（AutoML）機能により、分類と回帰に最適な機械学習モデルを自動的にトレーニングし、調整します。
• SageMaker Model Monitor：本番運用環境で ML モデルを監視するためのこのツールは、モデル品質の偏差を検出し、モデル品質が低下すると開発者に警告します。

メリット：

• 他の AWS サービスとのシームレスな統合：AWS エコシステム内でのデータの取り込み、ストレージ、処理が容易
• 拡張性の高いインフラ：大規模な ML ワークロードを効率的に処理
• 使いやすいインターフェースと自動化機能：初心者でも経験豊富な実務者でもML ワークフローを簡素化

デメリット：

Amazon SageMaker は包括的なツールスイートを提供しますが、AWS エコシステム内でベンダーのロックインにつながる可能性があります。また、大規模なプロジェクトや集中的なコンピューティング・タスクのためにコストが急激に上昇することもあります。

5. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning は、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開、管理のための Microsoft のクラウドベースのプラットフォームです。あらゆるスキル・レベルのデータ・サイエンティストや ML エンジニアに対応するように設計されており、コードファーストとローコード／ノーコードの両方のエクスペリエンスを提供します。

Azure Machine Learning には、次のような機能があります。

• Azure ML Studio：この Web ポータルは、データ・サイエンティストがデータセット、実験、パイプライン、モデル、エンドポイントを管理するための使いやすいインターフェースを提供します。
• 自動機械学習：この機能は、特定のデータセットや問題に最適なアルゴリズムとハイパーパラメータを選択するプロセスを自動化します。
• MLOps：Azure Machine Learning には、本番運用環境におけるモデルの導入、監視、管理のための MLOps 機能が組み込まれています。
• デザイナー：このドラッグアンドドロップのインターフェースは、コードを書かずに機械学習モデルを構築するためのものです。

メリット：

• 他の Azure サービスや Microsoft ツールとのシームレスな統合：Microsoft テクノロジー・スタックを既に使用している組織に最適な選択肢
• ローコードとコードファーストの両方のエクスペリエンスを提供：幅広いユーザー・スキルレベルに対応
• 堅牢な MLOps 機能：ML ライフサイクル全体を管理

デメリット：

Azure Machine Learning は、他のクラウドベースのプラットフォームと同様に、Microsoft エコシステム内でのベンダーのロックインにつながる可能性があります。このプラットフォームの豊富な機能とオプションは、新しいユーザーにとって学習曲線を伴うことがあります。

6. MLRun

MLRun は、機械学習のライフサイクル全体の簡素化と合理化を目的として Iguazio 社が開発したオープンソースの MLOps フレームワークです。データの準備からモデルの展開、監視まで、ML プロジェクトを管理するための柔軟でスケーラブルなプラットフォームを提供します。

MLRun の主な機能は、次のとおりです。

• プロジェクト管理：MLRun は、コード、データ、モデルのバージョン管理など、ML プロジェクトを整理し、管理するためのツールを提供します。
• 自動パイプライン：このプラットフォームは、自動化された ML パイプラインの作成と実行をサポートし、効率的で再現性のあるワークフローを可能にします。
• Kubernetes の統合：MLRun は、Kubernetes とシームレスに統合し、スケーラブルで分散された ML ワークロードを可能にします。
• モデルの提供：このフレームワークには、モデルをマイクロサービスとして展開するための機能が含まれており、本番運用環境でモデルを容易に提供できます。

メリット：

• オープンソース：カスタマイズとコミュニティ主導の改善が可能
• 一般的な ML フレームワークをサポート：ツールの選択が柔軟
• Kubernetes との強力な統合：スケーラブルで効率的な ML 運用を実現

デメリット：

比較的新しいプラットフォームである MLRun は、より確立された MLOps ツールと比較して、コミュニティやエコシステムが小さい可能性があります。同様に、オープンソースの性質上、より実践的な管理と構成が必要になる場合があります。

7. Data Version Control （DVC）

DVC は、機械学習プロジェクト用に特別に設計されたオープンソースのバージョン管理システムです。Git のような従来のバージョン管理システムの機能を拡張し、大規模なファイル、データセット、ML モデルを効率的に処理します。

DVC の主な機能は、次のとおりです。

• データ、モデルのバージョン管理：DVC は、データセットや ML モデルのバージョン管理を可能にし、変更の追跡や実験の再現性を容易にします。
• パイプライン管理：このツールは、データ処理とモデル・トレーニング・パイプラインの作成と管理をサポートし、実験の再現性を確保します。
• ストレージに依存しない：DVC は、ローカル・ストレージ、クラウド・ストレージ（S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）など、さまざまなストレージ・バックエンドで動作します。
• 実験の追跡：DVC は、さまざまな実験を追跡し、比較する機能を提供し、チームが最高の性能を発揮するモデルを特定するのに役立ちます。

メリット：

• 軽量で、既存の ML ワークフローに容易に統合でき、特に Git を既に使用しているチームには有用
• 従来のバージョン管理システムでは困難な大規模なデータセットやモデルを効率的に処理
• ML プロジェクトにおける再現性とコラボレーションを促進

デメリット：

バージョン管理や実験の追跡には強力ですが、完全な MLOps ソリューションを提供するために、DVC は他のツールとの統合を必要とする場合があります。また、コマンドライン・インターフェースやバージョン管理の概念に精通していないチームには、学習曲線を伴うこともあります。

まとめ

MLOps ツールは、モダンな機械学習ワークフローの管理と合理化に不可欠です。MLflow、Kubeflow、TensorFlow Extended（TFX）などのプラットフォームを活用することで、コラボレーションを強化し、反復プロセスを自動化し、ML プロジェクトをより効率的に拡張できます。

MLOps の実践を受け入れ、適切なツールに投資することは、急速に進化する機械学習分野で競争力を維持するために不可欠です。しかし、ML イニシアチブの成功は、MLOps 展開をサポートする基盤となるインフラにも左右されます。

ピュア・ストレージは、AIRI や Portworx などの専用ソリューションを提供し、MLOps ワークフローに必要なスケーラブルで高性能なデータ・プラットフォームを提供します。ピュア・ストレージの AI 対応インフラのパワーとクラス最高の MLOps ツールを組み合わせることで、機械学習モデルが一貫した価値を提供し、ビジネスに有意義な影響を与えることができます。