機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes：関係性と実用例の徹底解説

機械学習（ML）の開発・デプロイ・運用を効率化するために、**GitHub Actions（CI/CD）とKubernetes（K8s）**を組み合わせるケースが増えています。本記事では、それぞれの役割と相互関係、さらに実践的なユースケースを詳細に解説します。

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1. 機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes の関係性

ツール	役割	具体的な用途
機械学習（ML）	モデルの開発・学習	データ収集、前処理、モデル学習、推論
GitHub Actions	CI/CDの自動化	コードのテスト、ビルド、デプロイの自動化
Kubernetes（K8s）	スケーラブルな環境構築	モデルのデプロイ・推論APIの運用・負荷分散

🔗 それぞれの関係性

• GitHub Actions は 機械学習のCI/CD を自動化（テスト・デプロイ・スケジュール実行）。
• Kubernetes は 学習・推論のインフラを管理 し、スケール対応。
• MLモデルのライフサイクル（開発→デプロイ→更新） を自動化するために、両者を組み合わせる。

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2. 実用例①：MLモデルのトレーニングを自動化（GitHub Actions）

シナリオ：
GitHubにコードをプッシュした際に、GitHub Actionsがトリガーされ、クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でモデル学習を実行する。

✅ CI/CDパイプラインの流れ

1. 開発者が GitHub に機械学習コードをプッシュ
2. GitHub Actions が自動でデータ処理 & モデル学習を実行
3. 結果を MLflow に記録（メトリクス・モデル保存）
4. 成功したらモデルを S3 / GCS にアップロード

✅ GitHub Actions 設定例（.github/workflows/train_model.yml）

name: Train ML Model

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  train:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: コードの取得
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Python環境のセットアップ
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: 依存関係のインストール
        run: pip install -r requirements.txt

      - name: モデルの学習実行
        run: python train.py

      - name: 学習済みモデルのアップロード（AWS S3）
        run: aws s3 cp model.pkl s3://my-ml-models/
        env:
          AWS_ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}

✅ このCI/CDの利点

• GitHubにコードをプッシュするだけで、モデルのトレーニングが実行される。
• モデルのバージョン管理が可能（S3やGCSを活用）。
• MLflow でトレーニング結果を管理 すれば、精度向上の可視化も可能。

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3. 実用例②：Kubernetes で MLモデルをデプロイ（推論API）

シナリオ：
トレーニング済みのMLモデルを、Kubernetes上にデプロイし、APIで提供。

✅ 流れ

1. GitHub Actions で新しいモデルが学習・保存される
2. GitHub Actions が Docker コンテナをビルドし、Kubernetes にデプロイ
3. ユーザーが API を通じて MLモデルを利用（例: 画像分類、文章生成）

✅ Kubernetes 用の Deployment 設定（k8s/deployment.yml）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ml-model-api
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ml-model-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ml-model-api
    spec:
      containers:
        - name: ml-model-api
          image: gcr.io/my-project/ml-model-api:latest
          ports:
            - containerPort: 5000

✅ GitHub Actions で Kubernetes に自動デプロイ（.github/workflows/deploy_model.yml）

name: Deploy ML Model API

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: コードの取得
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Dockerイメージをビルド & プッシュ
        run: |
          docker build -t gcr.io/my-project/ml-model-api:latest .
          docker push gcr.io/my-project/ml-model-api:latest

      - name: Kubernetes にデプロイ
        run: |
          kubectl apply -f k8s/deployment.yml
        env:
          KUBECONFIG: ${{ secrets.KUBECONFIG }}

✅ このCI/CDの利点

• MLモデルのデプロイを 完全自動化（新しいモデルができたら即更新）。
• Kubernetesでスケール可能な推論APIを提供。
• 負荷に応じてオートスケール（K8sのHPAを活用）。

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4. まとめ：機械学習 × GitHub Actions × Kubernetes のベストプラクティス

機能	GitHub Actions	Kubernetes
モデルの学習	コード変更時に自動実行	N/A
学習済みモデルの管理	S3 / GCS に自動保存	N/A
推論APIのデプロイ	Dockerビルド & Kubernetes適用	スケール対応
スケーラビリティ	自動デプロイ	負荷に応じたPodのスケーリング

GitHub Actions と Kubernetes を活用することで、機械学習のMLOpsを自動化し、スケーラブルな環境を構築できます。特に CI/CDによる学習・デプロイの自動化と、Kubernetesによるモデルの安定運用 が鍵となります。

今後の機械学習システムの構築に、ぜひこの手法を取り入れてみてください！