📚 ML Pipeline Framework
本プロジェクトは、機械学習モデルの構築・評価を効率化し、再現可能かつ柔軟な実行環境を整備することを目的とした、scikit-learnベースのパイプライン実行フレームワークです。
各種データセットやパイプラインをJSON設定ファイルに定義することで、簡単に切り替え、実験の効率を向上させます。
🚩 開発の目的・背景
- モデル開発の再現性・管理性を向上させる
- 柔軟なパイプライン構成を可能にする
- コンポーネントの拡張・再利用を容易にする
- モデル実験の効率化、コード管理の簡素化を目指す
📌 主な特徴
- パイプラインの定義をコードから切り離し、JSONで設定可能
- データセットもJSONファイルで定義し、動的に選択可能
- Preprocessor、Transformer、Feature Selector、Estimatorをカテゴリ別に整理し、保守性を向上
- pytestを利用した自動テストの導入で、品質保証を確保
🗃 プロジェクト構成図
ML Pipeline Framework
├── configs/
│ ├── pipelines.json # パイプライン設定ファイル
│ └── datasets.json # データセット設定ファイル
├── src/ # コアモジュール群
│ ├── component_mapping.py # カテゴリ別コンポーネント定義
│ ├── pipeline_loader.py # JSON設定からPipeline構築
│ ├── dataset_loader.py # JSON設定からデータセット読み込み
│ └── executor.py # パイプライン実行・評価
├── tests/ # pytest によるユニットテスト
│ ├── test_pipeline_loader.py
│ ├── test_dataset_loader.py
│ └── test_executor.py
├── main.py # CLIからパイプライン実行
├── requirements.txt # 必要なPythonライブラリ一覧
└── README.md # 本ドキュメント
📐 アーキテクチャ概要図
+-------------------------------------------------------+
| JSON 設定ファイル |
| （pipelines.json, datasets.json） |
+----------+---------------------------+----------------+
| |
v v
+------------------+ +------------------+
| Pipeline Loader | | Dataset Loader |
+--------+---------+ +--------+---------+
| |
v v
+-------------------------------------------------------+
| Executor (pipeline実行) |
| [Preprocessor → Transformer → Feature Selector → |
| Estimator → 評価] |
+---------------------------+---------------------------+
|
v
[評価指標・レポート出力]
📖 プロジェクトの詳細・ソースコード（GitHubリンク）
今後の拡張ポイント
✅ 目的別拡張方針（CI/CD/MLOps）
| No. | 項目 | 拡張内容 | ツール例／実装案 |
|---|---|---|---|
| 1 | CI（継続的インテグレーション） | 毎回の変更に対して自動テストを実行し、品質を保証 | GitHub Actions + pytest
|
| 2 | CD（継続的デリバリー） | モデルやパイプラインを自動でステージング／本番環境にデプロイ | GitHub Actions + Docker + AWS/GCP |
| 3 | モデル管理（MLflow） | モデルの学習履歴・パラメータ・スコア・成果物を記録し、再現性を高める | MLflow Tracking + Artifact Store |
| 4 | パイプラインスケジューリング | 定期的・条件付き（データ変更時など）の学習・評価・再訓練 | Airflow / Prefect / Dagster |
| 5 | 可視化・モニタリング | モデル精度・パフォーマンス・データ分布をダッシュボードで可視化 | MLflow UI / Grafana / Prometheus |
| 6 | パイプラインコンテナ化 | ローカルと本番環境で一貫性ある環境を構築 | Docker / Docker Compose |
| 7 | モデルAPI化 | パイプラインをREST APIとして公開し、外部から利用可能に | FastAPI + uvicorn + Swagger UI |
| 8 | テスト・デプロイ自動化 | 自動テスト成功時にデプロイプロセスを自動化 | GitHub Actions + pytest + Docker |
| 9 | データ品質チェック | データセットの欠損値・異常値を事前チェックし異常検知 | Great Expectations / Pandera |
| 10 | データドリフト検出 | 本番データが訓練データと乖離した場合、アラート通知 | Evidently / Alibi Detect |
| 11 | モデルのバージョニング | モデルをバージョニングし、特定バージョンへのロールバックを容易にする | MLflow / DVC / Model Registry |
| 12 | データバージョニング | データセットのバージョニング管理を行い、再現性向上 | DVC / Pachyderm |
| 13 | 自動ハイパーパラメータ最適化 | ハイパーパラメータチューニングを自動化 | Optuna / Hyperopt |
| 14 | リアルタイム推論 | モデルをリアルタイム推論用にデプロイ（低レイテンシ環境） | FastAPI + Docker + Kubernetes |
| 15 | バッチ推論パイプライン | 定期的に大量データに対してバッチ推論を行い、結果を定期的に更新 | Airflow / Batch jobs on AWS Batch |
| 16 | 特徴量ストアの導入 | 特徴量を一元管理し、学習と推論の両方で再利用可能に | Feast / Hopsworks |
| 17 | セキュリティ／ガバナンス強化 | APIの認証認可、ログ管理を徹底し、データ・モデルの安全性を確保 | OAuth2 + JWT + Audit Logging |
| 18 | 推論パフォーマンス監視 | 本番推論パフォーマンスの監視と異常時アラート通知 | Prometheus / Grafana |
| 19 | エラー解析・モデル説明性向上 | モデルの判断理由を説明可能にし、信頼性を向上 | SHAP / LIME |
| 20 | マルチ環境管理（Dev/Stg/Prod） | 開発・ステージング・本番の各環境を明確に分離し、環境別に安全に運用 | Terraform / Kubernetes namespaces |