MLOpsとは、機械学習（Machine Learning）プロジェクトをデプロイする際に必要となる、データサイエンスとDevOpsのテクノロジーを組み合わせたアプローチのことです。
MLOpsを採用することにより、以下のようなメリットがあります。
- モデルのトレーニングからデプロイまでを一貫して管理できるため、デプロイが安定し、品質が保証されます。
- モデルのトレーニング環境を標準化することで、結果の精度が向上します。
- モデルのトレーニング環境を自動化することで、効率的な開発が可能になります。
- モデルのデプロイを自動化することで、高い可用性を実現できます。
一方で、MLOpsを採用する際には注意する点がいくつかあります。
注意点としては以下のとおりです。
- MLOpsを採用するためには、DevOpsの技術や経験が必要です。
- モデルのバリデーションとテスト: MLOps パイプラインでは、モデルを適切に検証し、正しく動作するかどうかを確認する必要があります。これは、実際に用いるデータセットを用いて行うべきです。
- モデルのトレーニング環境を標準化することで、モデルの精度が低下する可能性があります。
- モデルの構造とパフォーマンスの理解: MLOps チームは、モデルの構造を理解し、そのパフォーマンスを分析し、改善することができるようにしなければなりません。
- モデルのデプロイとスケーリング: MLOps チームは、モデルを適切な環境にデプロイし、スケーリングし、適切に管理することができるようにしなければなりません。