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Efficient MLOps: Developing and Deploying ML Models with Databricks(効率的なMLOps:DatabricksによるMLモデルの開発と展開)

はじめにと背景

このセッションでは、MLOpsが機械学習(ML)モデルの開発と運用のフェーズを効率化し、自動化するための重要なツールセットとしてどのように機能するかについて掘り下げます。MLOpsという用語は、データサイエンティスト、データエンジニア、および機械学習エンジニアが自組織のMLモデルのデプロイメントプロセスを標準化することを目指して特に誂えられた複数の分野を融合します。

PlenitudeのプロダクトオーナーでありデータサイエンティストであるLavinia GuadagnoloとAlessandroによって提示されたこの議論は、彼らが強固なMLOpsフレームワークを構築する際に直面した主要な課題を浮き彫りにしました。彼らは、フレームワークの重要な要素として継続的インテグレーション(CI)と継続的デプロイメント(CD)プロセスの使用を強調し、運用戦略について詳細に探求しました。さらに、これらの方法論のシームレスな統合を示す実際のデプロイメントを示すライブデモが示されました。

この導入部は、MLプロジェクトのライフサイクル全体にわたるMLOpsの重要な役割を理解するための舞台を設定し、今日のデータ主導の環境においてその不可欠な性質を強調します。

MLOpsの導入とソリューション

機械学習の分野において、モデルを実運用環境に展開することは、実験の厳密な管理やパラメータの選択に注意を要します。初期段階では、各データサイエンティストは個人のノートブックを使用して試行錯誤、さまざまなテスト、パラメータの調整を行うことが多いです。しかし、このアプローチは実運用環境では不十分です。

実運用フェーズに入ると、すべての実験の厳格な追跡、選択された各モデルのパラメータの深い理解、そしてそれらの徹底的な文書化が求められます。これらの課題に対抗するために、MLOpsは堅固なフレームワークとして機能します。それはプロセスの標準化、自動化の強化、そして継続的な開発を促進することを支持します。このシフトにより、データサイエンティストは日常的な運用タスクやメンテナンスに巻き込まれることなく、具体的なビジネス価値の創出に集中できます。

MLOpsは、最適な実践の設定や手順の定義についてだけではなく、実験の追跡、パラメータの管理、モデルの実験段階から実運用段階へのシームレスな移行を効率化するツールをチームに提供します。MLOpsの導入により、開発されたモデルの市場投入までの時間が大幅に短縮されます。

セッションでは、MLOpsに組み込まれた特定のソリューションを強調し、それらの利点とデータサイエンティストが頻繁に直面する問題への対処方法を探求しました。今日の競争的な状況において、データ駆動の意思決定と運用効率がビジネス成果に重要な影響を与える中で、MLOpsを活用することは、企業の競争力を著しく強化することができます。

標準とCI/CDの実装

MLOpsフレームワーク内で重要な焦点は、CI/CDプロセスの実装と標準化です。Databricksを活用することにより、モデルの開発からデプロイメントまでのワークフローを効率的かつ効果的に管理できます。

このセッションでは、プレゼンターがDatabricksの設定ファイルを使用した方法論を説明しました。プロセスは、開発、ステージング、および本番用の対象ワークスペースを設定することから始まります。各ワークスペースは、特定のタスクと実行計画が概説されて議論されました。

さらに、議論中のモデルワークフローには、アセットフォルダと特定のDatabricksジョブの定義が含まれています。これには、さまざまなタスクとノートブックの実行を調整するスケジューリング機能が含まれます。効率的なデータ準備のために、最初の2つのタスク、ターゲットタスク、およびマスタータスクが、指定されたノートブックパスとパラメータで設定されました。

重要なことに、モデルトレーニングタスクはデータ準備タスクの完了後に続きます。これは、プロセスが自動的かつ順序良く進行するように依存関係が明確に定義されて後で実行されるように設定されています。

最後に、バッチ推論ワークフローも同様にカバーされ、効果的なジョブスケジューリングと実行計画について議論されました。

Databricksを介してMLOps内のCI/CDプロセスを厳格に管理することにより、開発からデプロイメントまでの効率的な管理が促進され、タスクの依存関係と実行順序を明確にしてエラーを減らしプロセスを加速します。このセクションのデモンストレーションでは、これらのプロセスが実際にどのように実装されているかが生き生きと示されました。

MLOpsの使用におけるデモンストレーションと向上点

デモンストレーションの概要

このセクションでは、Databricksを使用してMLモデルの開発からデプロイメントまでのプロセスが示されました。現実的なシナリオに基づいたデモンストレーションが行われ、各ステップがどのように相互接続し、一体として機能するかを参加者に示しました。具体的には、データ収集からモデルトレーニング、最終的なデプロイメントフェーズまでの全体の流れが紹介されました。

技術的な改善点

デモンストレーションには多くのハイライトがありましたが、改善の余地は常にあります。特に、データ処理の自動化とモデルリトレーニングスケジュールの確立が提案されました。これらの改善提案は、MLOpsの実践をより効率的でエラーが少なくするために非常に有用です。

実用的な応用

このセッションは理論の議論だけでなく、Databricksプラットフォーム上でこれらの操作をどのように実行するかについても詳しく説明しました。例えば、モデルデプロイメント中に、Databricks環境内で利用可能なシンプルなデプロイメントコマンドの使用方法が詳細に説明され、参加者にとって非常に有用な情報が提供されました。

デモンストレーションとそれに関連する改善に関する議論を通じて、最新のMLOpsの実践とDatabricksの機能を完全に活用する方法が明確にされました。これらの洞察をプロジェクトに適用することによって、機械学習プロジェクトの効率と有効性が大幅に向上することができます。

レビューと将来の方向性

このセッションの議論を振り返り、MLOpsの効果的な実装と将来の展望について考えましょう。私たちは、考案されたフレームワークとDatabricksの展開が、将来のMLモデルの開発と展開の道を開く方法について深く掘り下げました。

MLOpsを実装する重要性

MLOpsを統合することで、MLモデルの作成からデプロイ、継続的な管理までの全体的な旅が効率化されます。特に、開発環境と運用環境の間のギャップを埋め、市場投入を迅速に促進しながら、モデルの厳格性を保証します。

Databricksの役割

Databricksは、データサイエンスとエンジニアリングの両方に対応する包括的なプラットフォームとして位置づけられ、MLOps環境での重要な役割を果たしています。このセッションを通じて、Databricksがデータ管理、モデルトレーニング、モデルモニタリングを含む様々な段階を容易にする方法が強調されました。

将来の展望

MLOpsの採用曲線は初期段階にあり、今後数年間でさらなる成熟が期待されています。機械学習モデルへの需要が高まるにつれて、自動化され効率的なプロセスへの要求も高まるでしょう。高度なツールや洗練された技術の開発は、より進化したMLOps戦略の先駆けとなるかもしれません。

このセッションでは、MLOpsフレームワークがどのように発展するか、およびDatabricksがこの分野で果たす重要な役割について詳細な理解が与えられました。それは、私たちの未来を築くデータ中心のビジネスにおいて、MLOpsを熟練して活用することの重要性を強調しました。


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