📚 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）

GitHub

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