MLOps（Machine Learning Operations）

『モデルの開発・デプロイ・運用におけるプロセスを効率化するためのフレームワーク』

DevOpsと同じように、MLOpsは機械学習プロジェクトのライフサイクル全体を管理します。

重要な要素：

• モデルの自動デプロイ
• 監視・パフォーマンスのトラッキング

自動化とパイプライン管理

機械学習の開発・デプロイを自動化することで、モデルのトレーニング、テスト、デプロイなどのプロセスを効率的かつ一貫性のある形で実行できます。

CI/CDパイプラインを用いることで、コードの更新やモデルのバージョン管理もスムーズに行えます。

モデルのモニタリングとメンテナンス

デプロイ後のモデルを継続的にモニタリングし、精度やパフォーマンスの低下を早期に検知して対応することが重要です。

モデルの再トレーニングやチューニングも必要に応じて実施することで、継続的なビジネス価値を確保できます。

反復可能なプロセス

• 同じコード
• 同じデータ
• 同じ設定

を使うことで、モデルのトレーニングや評価結果が何度でも同じ結果を再現 できます。