MLOpsの成熟度モデルについて【レベル4編】

MLOps の成熟度モデルについて

mlopsの成熟度モデルとは、MLOps の体制をレベルで表した指標です。MLOps においては成熟度によって概要、技術、文化などが異なります。はじめに、MLOps 成熟度モデルを紹介します。

MLOps 成熟度モデルには、以下の５つのレベルがあります。

• レベル 0：手動プロセス
• レベル 1：DevOps
• レベル 2：自動トレーニング
• レベル 3：モデルデプロイの自動化
• レベル 4：MLOps の再トレーニングの完全自動化

MLOps においては、レベル 0 からレベル 4 まで順を追って成熟度を高めていくことが重要です。レベル 4 では全工程を自動的に管理・監視しています。再学習が容易に行える環境になり、継続的にモデルが改善されていきます。

Step-by-step MLOpsから引用。

MLOps の成熟度モデル　レベル 4

レベル 2 の概要、技術、文化（組織文化）について解説します。

1. 概要

• システムを完全自動化し、監視を容易化。
• 運用システムは、改善方法に関する情報を提供。場合によっては、新しいモデルで自動的に改善。
• ゼロダウンタイムシステムに近づく。

2. 技術

• モデル学習とテストを自動化。
• デプロイされたモデルからの詳細で一元化されたメトリック。

3. 文化

• 機械学習モデルの経時的な劣化を前提とした監視体制を整備する。
• 手動で実行する必要が無い部分について自動化を進め、「最大効率で機械学習モデルを運用できる体制」を目指す。
• 全てのステークホルダーが密に連携している。

まとめ

MLOps の成熟度モデルは MLOps の体制をレベルで表した指標で、レベル 0 からレベル 4 まで順に成熟度を高めていくことが重要です。レベル 4 は全工程を自動的に管理・監視しています。再学習が容易に行える環境になり、継続的にモデルが改善されていきます。

参考文献

• MLOps とは？ 定義や目的など
• MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン
• How MLOps helps build better Machine Learning Models
• Practitioners guide to MLOps
  framework for continuous delivery and automation of machine learning
• Machine Learning operations maturity model
• Step-by-Step MLOps and Microsoft Products
• Re:ゼロから始める ML 生活

備考

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