MLOpsの意義：機械学習プロジェクトを成功させるための鍵
概要
- MLOpsの定義は様々？ですが、筆者の方なりの整理は以下
- 「MLOpsとは、DevOpsの原則を機械学習に応用し、機械学習のライフサイクルを管理することで、機械学習をプロダクション化するための技術」
- MLチーム全体の目標例として、shimaのブログが引用されてる。
- 「AI-OCR以外で新たに5つの機械学習による価値を作る」
- MLチームの目標を達成するためにMLOpsチームとしてできること
- 「エンジニアリングの力で、MLを社会実装するアジリティと信頼性を向上させる」
- MLOpsチームの効果を測る指標としてのFour Keys
- MLOps版Four Keys → 良いですね。
- デプロイメント頻度（Deployment Frequency）
- 機械学習モデルがどれだけ頻繁にプロダクション環境にデプロイされるかを測定。
- この指標は、チームが新しいモデルやモデルのアップデートを迅速にリリースできるかどうかを示す。
- リードタイム（Lead Time）
- モデルのアイデアから実際の運用環境でのデプロイメントまでの時間。
- データ準備、トレーニング、テスト、バリデーションを含むプロセスの効率を反映する。
- チェンジフェイル率（Change Failure Rate）
- 新たにデプロイされたモデルが期待通りに機能しない割合。
- モデルの品質、データの整合性、モデルの適切な評価の重要性を強調する。
- リカバリータイム（Time to Recover）
- モデルやシステムの障害から復旧するまでの時間。
- モデルの監視、異常検知、迅速な対応能力を測る指標。
- その上で、機械学習プロジェクトでよく発生する課題や組織内でのMLOpsへの取り組み方についても簡潔に整理されており、良いブログだと思いました。