Building a Real-Time Model Monitoring Pipeline on Databricks (Databricks でのリアルタイム モデル監視パイプラインの構築)

はじめに

​GLB事業部Global Engineering部 ヨハンです。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している金丸の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。​

今回は、"Building a Real-Time Model Monitoring Pipeline on Databricks"という講演の内容をお伝えします。この講演では、AploidのCEO兼共同創設者であるAlan Dufkin氏とMMLエンジニアのAnindya Thakkar氏が、モデル監視の重要性を強調し、より良いAI製品や機械学習モデルを構築するための方法を提供しています。ターゲット視聴者は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアの皆さんです。

AploidのMLプラットフォームとデルタデータベースモデルのデモ

まずはじめに、AploidのCEOであるAlan Dufkin氏が、同社のMLプラットフォームのデモを行い、その様々な側面について説明しました。彼は、デルタデータベースモデルに基づいたリアルタイムの監視パイプラインの構築方法についても議論しました。 ​

AploidのMLプラットフォームの概要

AploidのMLプラットフォームは、以下のような特徴を持っています。 ​

1. データの前処理や特徴量エンジニアリングを容易に行える機能
2. 様々な機械学習アルゴリズムを簡単に適用できる機能
3. モデルの評価や選択を効率的に行える機能
4. モデルのデプロイや運用をスムーズに行える機能

デルタデータベースモデルとリアルタイムの監視パイプライン

デルタデータベースモデルは、以下のような特徴を持っています。 ​

1. データの追加や更新がリアルタイムで行える
2. データのバージョン管理が容易に行える
3. 高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現

​ リアルタイムの監視パイプラインでは、デルタデータベースモデルを活用して、以下のようなプロセスが行われます。 ​

1. 水質データの収集と前処理
2. 機械学習モデルの適用と予測
3. 予測結果の可視化とアラート通知

​ このようなリアルタイムの監視パイプラインを構築することで、データの異常を迅速に検出し、適切な対策を講じることが可能となります。 ​

最新の概念や機能、サービスについて

最近の機械学習やデータ分析の分野では、以下のような最新の概念や機能、サービスが注目されています。 ​

1. 自動機械学習（AutoML）：機械学習モデルの構築や選択を自動化する技術
2. モデル監視：機械学習モデルの性能やデータの変化をリアルタイムで監視する技術
3. MLOps：機械学習モデルの開発と運用を効率的に行うためのプラクティス

​ これらの最新の概念や機能、サービスを活用することで、より良いAI製品や機械学習モデルを構築することが可能となります。 ​

モデル監視の重要性とその確認方法

機械学習モデルの品質を維持するためには、モデル監視が欠かせません。モデル監視の重要性を強調し、正確性、偏り、幻覚がないことを確認する方法について議論しましょう。 ​

モデル監視の重要性

モデル監視は、以下の理由から重要です。 ​

1. モデルの性能を維持するため
2. データの変化に対応するため
3. モデルの偏りや幻覚を検出するため

モデル監視の確認方法

モデル監視を行う際には、以下のポイントを確認することが重要です。 ​

1. モデルの入出力を保存する
2. 推論テーブルでメトリックスを計算する
3. モデルの性能を評価する指標を選択する
4. 定期的にモデルの性能をチェックする

モデル監視の基本的なパイプライン

モデル監視の基本的なパイプラインは、モデルの入出力を保存し、推論テーブルでメトリックスを計算することです。これにより、モデルの性能を維持し、データの変化に対応することができます。 ​

モデルの入出力を保存する

モデルの入出力を保存することで、以下の利点があります。 ​

1. モデルの性能を評価するためのデータが得られる
2. モデルの改善に役立つ情報が得られる
3. モデルの問題を特定しやすくなる

推論テーブルでメトリックスを計算する

推論テーブルでメトリックスを計算することで、以下の利点があります。 ​

1. モデルの性能を定量的に評価できる
2. モデルの改善点を特定しやすくなる
3. モデルの問題を早期に発見できる

Databricksを活用したリアルタイムモデル監視パイプラインの構築

Databricksを活用することで、リアルタイムでモデル監視を行うパイプラインを構築することができます。これにより、モデルの性能を維持し、データの変化に迅速に対応することができます。 ​

Databricksの利点

Databricksを活用することで、以下の利点があります。 ​

1. リアルタイムでモデル監視が可能
2. 大量のデータを効率的に処理できる
3. 柔軟なスケーリングが可能

リアルタイムモデル監視パイプラインの構築方法

Databricksを活用したリアルタイムモデル監視パイプラインの構築方法は以下の通りです。 ​

1. Databricks上でモデルの入出力を保存する
2. 推論テーブルを作成し、メトリックスを計算する
3. リアルタイムでモデルの性能をチェックする

​ モデル監視は、機械学習モデルの品質を維持するために重要な要素です。Databricksを活用してリアルタイムでモデル監視を行うことで、モデルの性能を維持し、データの変化に迅速に対応することができます。 ​

まとめ

今回の講演では、モデル監視の重要性と、それを通じて得られる洞察を活用してAI製品や機械学習モデルを改善する方法について解説されました。モデル監視は、機械学習モデルの性能を維持・向上させるために重要な要素です。データのドリフトやメトリックスの計算など、さまざまな要素を考慮し、Databricksを活用してリアルタイムのモデル監視パイプラインを構築することで、より良いAI製品や機械学習モデルを実現することができます。

おわりに

現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。

www.ap-com.co.jp

引き続きどうぞよろしくお願いします！