AWS独自のオペレーター的な役割を果たすサービスやGUI管理ツール** を紹介します。
AWS上でMLOpsをGUIで管理するツール
1. データ取り込み・前処理
🔹 AWS Glue Studio
- 機能: ノーコードでETLパイプラインを作成し、データ変換、クレンジングをGUIで管理
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ユースケース:
- S3, RDS, DynamoDB などのデータソースを統合
- PySpark / Python でデータ前処理を行い、Amazon Redshift などに保存
🔹 AWS Data Wrangler (Pandas on AWS)
- 機能: GUIなしだが、PandasライクにAWS上のデータ操作が可能
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ユースケース:
- Athena, S3, Redshift などのデータを統合し、前処理を簡単に実装
2. モデルのトレーニング・評価
🔹 Amazon SageMaker Studio
- 機能: Jupyter NotebookベースのGUIで、データ準備からトレーニング、デプロイまで管理
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ユースケース:
- GUIからデータの前処理、特徴量エンジニアリング
- SageMaker Autopilot を活用し、自動で最適なモデルを探索
- モデルの実験管理 (MLflowのような機能)
🔹 AWS Step Functions (MLOps Workflow Management)
- 機能: GUI上でワークフロー（データ処理 → モデルトレーニング → 推論）を管理
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ユースケース:
- MLOpsパイプラインのフローを可視化・管理
- Glueでデータを処理し、SageMakerで学習し、Lambda経由でデプロイするパイプラインを構築
3. モデルのデプロイ・推論
🔹 Amazon SageMaker Endpoints
- 機能: ワンクリックでモデルをデプロイし、API経由で推論可能
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ユースケース:
- SageMakerで学習したモデルをリアルタイムAPIで提供
- GPUインスタンス（Inf1, Trn1）で低レイテンシーな推論
🔹 AWS Lambda + API Gateway
- 機能: サーバーレスでモデルをデプロイ（軽量な推論用）
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ユースケース:
- 小規模なモデル（100MB未満）のデプロイ
- APIリクエストで推論を実行し、結果を返す
🔹 AWS Fargate + Triton Inference Server
- 機能: コンテナベースで大規模推論サーバーを管理
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ユースケース:
- NVIDIA Tritonを活用し、GPU推論をスケールアップ
4. モデルの監視・継続学習
🔹 Amazon CloudWatch + AWS Lambda
- 機能: モデルのログ・パフォーマンスを監視
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ユースケース:
- 推論のレスポンスタイムやエラー率を監視
- モデルのドリフト検出（CloudWatch Events + Lambda）
🔹 Amazon SageMaker Model Monitor
- 機能: 自動でモデルの精度劣化（ドリフト）を検知
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ユースケース:
- 入力データの分布変化を検出
- モデルの再学習をトリガー
🔹 Amazon SageMaker Pipelines
- 機能: MLOps向けのパイプライン管理ツール
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ユースケース:
- モデルのバージョニング、再学習、自動デプロイのワークフローをGUIで管理
5. AWSでMLOpsパイプラインをGUIで管理するベストプラクティス
- AWS Step Functions を使って、Glue → SageMaker → APIデプロイ のワークフローを構築
- SageMaker Pipelines で、データ前処理から推論までのMLOpsを統合
- SageMaker Model Monitor + CloudWatch でモデルの精度と動作を監視
- Amazon SageMaker Studio でGUIを使い、ノートブックベースで開発・管理
- API Gateway + Lambda でサーバーレスな推論を提供
- AWS Fargate + Triton で大規模な推論環境を管理
結論
AWSでは、MLOpsの各フェーズをGUIベースで管理できるツールが豊富に揃っている ため、MLOpsワークフローを視覚的に構築・運用可能です。特に SageMaker Studio, Step Functions, Model Monitor, Pipelines は、AWSでのMLOpsの要となるサービスです。
GUIで操作しつつ、より細かいカスタマイズが必要な部分では LambdaやFargateを活用してサーバーレス化 することで、柔軟なMLOps環境を構築できます。