MLOpsガイド
by Canonical on 28 June 2023
MLOpsツールの選び方を学び、AIプロジェクトを実運用に導きましょう。
MLOpsの概要
MLOpsは、データ収集、ガバナンス、モニタリングなど、機械学習のライフサイクル全体に対するアプローチへと徐々に進化を遂げています。人工知能が単なる革新を生み出すための活動ではなく、日常的なビジネスの一部となるにつれ、この手法は標準となることでしょう。
MLOpsは、機械学習導入の影響を受ける企業内のさまざまな部門にメリットをもたらします。データサイエンティストはモデリングの実務作業に注力できますし、データエンジニアリング部門はパイプラインを作成してプロセスを自動化するツールが得られます。同時に、大きな視野で見れば、MLOpsはMLの導入においてソリューションアーキテクトの望む安定性と、IT監査担当者が求めるセキュリティを確保します。
ビジネスの視点から見ると、MLOpsは機械学習プロジェクトに信頼性をもたらす実践手法であり、本番環境で期待どおりのパフォーマンスを発揮する信頼性の高いプロジェクトの実現を目標としています。機械学習プロジェクトの成果はユースケースによって異なる場合がありますが、MLOpsは関連する機能やタスクを最適化し、プロセスを自動化し、時間やコストの節約において重要な役割を果たしてくれます。またMLOpsは、業種や企業を問わず適用することができます。
MLOpsとは
MLOpsとは、機械学習（Machine Learning）とオペレーション（Operations）を合わせた造語であり、ワークフローの各プロセスを簡素化し、機械学習とディープラーニングのデプロイを自動化することを目的とした一連の実践手法を意味します。モデルの大規模なデプロイとメンテナンスを、実運用に対応した信頼性と効率性で実現します。
MLOpsを構成するのは、ベストプラクティスのほか、プロセスや基盤となるテクノロジーです。これらすべてが、機械学習に関連する活動を改善するためのスケーラブルで集中管理された手段を提供します。機械学習の開発と運用が一体となった手法です。
MLの観点では、モデル開発やデータ収集などの具体的な活動が含まれます。そしてさらに踏み込んだ開発活動へと続き、パッケージング、モデル作成、検証などが重要な役割を果たします。
本ガイドをAIプロジェクトの拡大と機械学習オペレーション（MLOps）の導入にお役立てください。ダウンロード
Datasheet: MLOpsに関するアドバイス
ニュースレターのサインアップ
関連記事
Real-time OS: 産業界における使用事例
リアルタイムOS：産業界における使用事例 精度と予測可能性が必須の市場ではタイミングがすべてです。工場でロボットアームの動きを協調させる、通信ネットワークのレイテンシを極めて高い信頼性で維持する、自動車のブレーキを即座に反応させる、といったシステムの成功は、厳しいタイミングの制約を満たせるかどうかにかかっています。 これに必要なのが、リアルタイムコンピューティング、つまり重要なタスクを、遅延や不確実性なしに、きっかり必要な時にオペレーティングシステム（OS）に実行させる技術です。現在、この分野ではリアルタイムLinuxの人気が高まっています。 ここではリアルタイムOSの基本を紹介するとともに、絶対的な信頼性と即時の反応が求められる業界において、それが必須とされる理由を説明 […]
OpenStackのPoC？もちろんです！
どんなITプロジェクトでも、まず概念実証（PoC）環境を設定するのが普通です。これにより組織がテクノロジーを理解し、アイデアを確認し、潜在的なリスクを特定します。しかしOpenStackの場合、プロジェクト全体が複雑なため、PoCの設定が厄介でした。うれしいことに、ついにSunbeamとCanonical OpenStack（Sunbeamベース）がこの長年の問題を解決しました。 このブログ記事では、OpenStackのPoCを設定するCanonicalの実証された手順を説明します。特に、適切なツールを使用することがプロジェクトの総合的な成功にとって重要であることを示します。主要プラットフォームを詳しく検討し、OpenStackのPoCを簡単に立ち上げる方法を確認しましょ […]
Canonical Day Tokyo 2025：Canonical × NTTテクノクロスと共催するオープンソースの未来
企業 IT 環境において、長期的な安定運用と俊敏な技術進化の両立は欠かせません。 今回の Canonical Day Tokyo 2025 は、NTTテクノクロスと共催し、「12年間のアップグレードリスクを解消 : インフラからAIへ」 をテーマに開催いたします。 Ubuntu を基盤とするエンタープライズソリューションが、クラウド、データセンター、エッジから AI ワークロードに至るまで、どのように企業の競争力強化を支援できるのか。その最新動向と事例を、技術とビジネスの両面からご紹介します。 イベント概要 本イベントの主なテーマ 1. 長期的な安定性とアップグレードリスクの解消 Ubuntu Pro をはじめとする Canonical のソリューションが、最長 12 年 […]
