継続的インテグレーション (CI) と継続的デリバリー (CD) は、従来のソフトウェア開発では以前から一般的な手法でしたが、機械学習の分野ではここ数年でようやく追いついてきました。
この記事では、ML における CI/CD の課題とその克服方法、そしてその過程で役立つツールについて説明します。
継続的インテグレーションとは何ですか?
継続的インテグレーションは、ソフトウェアおよび機械学習 (ML) モデル開発のための共同作業です。CI では、個別に作業して最後に作業をマージするのではなく、コード変更を共有リポジトリに頻繁に統合することを推奨しています。開発者がコードを完成させるたびに、メインのコードベースにマージされます。このプロセスは自動化されており、コードをコンパイルしてテストを実行し、すべてが正しく機能することを確認します。問題を早期に特定することで、CI はチームワークを促進し、コードの品質を高め、将来的に大きな問題が発生するのを防ぎます。
MLOps における継続的インテグレーションとは何ですか?
MLOpsでは、継続的インテグレーションでは、機械学習コードの変更を共有バージョン管理リポジトリに頻繁にマージします。このプラクティスに続いて、既存の ML モデルおよびコードベースとの互換性を確保するための自動ビルドおよびテスト プロセスが実行されます。継続的インテグレーションは、コラボレーションを促進し、コードの品質を維持し、効率的な ML モデル開発をサポートするため、MLOps では不可欠です。
MLOps における継続的インテグレーションの手順
- コードコミット: CI パイプラインは、開発者が Git などのバージョン管理システムを使用してコードの変更を共有することから始まります。この共同作業により、コードベース内の一貫性と組織化が促進されます。
- 自動ビルド:コードがコミットされると、自動ビルド プロセスによってコードがコンパイルされ、エラーや依存関係の不足がチェックされ、テストの準備が整った実行可能な成果物が生成されます。このプロセスにより、すべてのコード コンポーネントがシームレスに統合されます。
- ユニット テスト:ユニット テストでは、個々のコード コンポーネントの機能を個別に検証し、各部分が正しく動作し、意図した目的を満たしていることを確認します。このステップでは、アプリケーションの基本的な構成要素を検証します。
- 統合テスト:統合テストでは、さまざまなコード コンポーネント間の相互作用を検査し、それらがシステムとして一体となって機能するかどうかを確認します。このステップは、すべての部分が調和して動作し、システム全体のパフォーマンスに貢献していることを証明するのに役立ちます。
MLOps における継続的インテグレーションのメリット
- 問題の早期検出:継続的インテグレーションにより、変更後すぐにテストを実行して問題を早期に特定できます。このプロアクティブなアプローチにより、デバッグが簡素化され、問題が拡大するのを防ぐことができます。
- 安定したモデル パフォーマンス:変更後に自動テストを実行することで、継続的インテグレーションは ML モデルのパフォーマンスと信頼性を維持することを意味します。このプロセスは、新しい更新による中断からモデルの整合性を保護し、モデルのパフォーマンスを低下させるデータ ドリフトやその他の問題を特定するのに役立ちます。
- より高速な反復:継続的インテグレーションにより、統合、ビルド、テストのプロセスが自動化され、データ サイエンティストは新しいアイデアや改善をより迅速に試すことができます。この自動化により、開発サイクルが加速され、イノベーションが強化されます。
継続的デリバリーとは何ですか?
MLOps の継続的デリバリーは、機械学習モデルの運用環境へのデプロイを自動化し、シームレスな更新を実現します。この方法により、モデル配信プロセスが簡素化され、データ サイエンティストはモデルを簡単にリリースできるようになります。継続的デリバリーでは、テストと検証を実行する自動化されたパイプラインによってデプロイ プロセスが管理されます。つまり、モデルは常に運用環境に対応できます。
これにより、データ サイエンティストや機械学習エンジニアは、デプロイメントがスムーズかつ確実に処理されることを認識し、イノベーションとモデルの改善に集中できるようになります。
継続的デリバリーと継続的デプロイメントの違い
継続的デリバリーと継続的デプロイメントはどちらも、更新の配信を自動化して、頻繁で信頼性が高く効率的なリリースを実現することを目的としています。どちらもビルド、テスト、デプロイメントのプロセスを自動化することでワークフローを合理化し、チーム間のコラボレーションを促進します。ただし、2 つのプラクティスには重要な違いがあります。
MLOps の継続的デリバリーでは、機械学習モデルは常にデプロイ可能な状態に維持されます。自動化されたパイプラインはモデルの変更を検証し、デプロイの準備をします。ただし、実際の運用環境へのデプロイには、人間による承認または介入が必要です。この方法により、モデルはいつでもデプロイできる状態になり、デプロイのタイミングを制御できるようになります。
対照的に、継続的デプロイメントでは、本番環境へのデプロイメントの最終ステップを含むプロセス全体が自動化されます。コードの変更が自動テストとステージングを通過すると、人間の介入なしに本番環境に自動的にリリースされます。このアプローチにより、エンド ユーザーに迅速かつ継続的な更新を提供できます。
継続的デリバリーと継続的デプロイメントのどちらを選択するかは、組織のリスク許容度と自動化プロセスに対する信頼度によって決まります。継続的デリバリーではデプロイメントのタイミングをより細かく制御できますが、継続的デプロイメントではスピードと自動化が重視され、新機能をすぐに利用できるようになります。
機械学習における継続的デリバリーの手順
継続的デリバリーは継続的インテグレーションの初期ステップに基づいて構築され、コードコミット、自動ビルド、ユニットテスト、統合テストという最初の 4 つのステップを共有します。継続的デリバリーに固有の追加ステップは次のとおりです。
- ステージングへのデプロイ: CI での自動テストが成功した後、機械学習モデルは実稼働環境に似たステージング環境にデプロイされます。このステージでは、制御された設定でさらに検証とテストを行うことができます。
- ユーザー受け入れテスト (UAT):選ばれたユーザー グループがモデルをテストし、要件と期待を満たしていることを確認します。必要な調整のためにフィードバックが収集されます。
- 運用環境への自動デプロイ:モデルが前のすべてのステージを通過すると、運用環境に自動的にデプロイされます。このプロセスは継続的デリバリー ツールによって管理され、事前定義されたワークフローに従います。
- 監視とフィードバック:運用中の ML モデルを継続的に監視することで、問題やパフォーマンスの逸脱を特定できます。このフィードバック ループにより、潜在的な問題に迅速に対応できます。
継続的デリバリーのメリット
- 迅速かつ信頼性の高い導入:継続的デリバリーにより導入プロセスが自動化され、ソフトウェア更新が迅速かつ一貫してユーザーに届きます。これにより時間と労力が節約され、新機能や改善点をタイムリーに提供できるようになります。
- 安定したモデル パフォーマンス:自動テストにより、コードが変更された後でも ML モデルの信頼性が維持されます。これにより、モデルの精度と信頼性が維持され、ユーザーに一貫した結果が提供されます。
- コラボレーションと可視性:継続的デリバリーは、データ サイエンティストと ML エンジニア間のコラボレーションを促進します。共有コード リポジトリと変更に関する即時フィードバックを提供し、チームワークと知識の交換を促進します。
- 導入リスクの軽減:自動化された導入プロセスにより、実稼働リリース時の人為的エラーや不整合のリスクが最小限に抑えられ、安全で信頼性の高い導入が促進され、安心感がもたらされます。
結論
MLOps における継続的インテグレーション (CI) と継続的デリバリー (CD) がベスト プラクティスであるのには理由があります。摩擦を減らし、機械的で手動のハンドオフを排除し、モデルのパフォーマンスと信頼性を維持するのに役立ちます。
CI/CD では、共同開発、頻繁なコード統合、自動テストによる早期の問題検出、およびモデルリリース プロセスの自動化を重視しています。この自動化により、実稼働環境へのスムーズで信頼性の高い展開が可能になり、手動介入の必要性が減り、展開リスクが最小限に抑えられます。
MLOps の CI/CD は、従来のソフトウェア DevOps ほど成熟していませんが、その差は急速に縮まっています。モデルがより強力になり、自動テストとデプロイメントのテクノロジーが進化し続けるにつれて、CI/CD はさらに重要になり、エンジニアはより自信を持って迅速に構築できるようになり、組織は運用モデルがドリフトしたりパフォーマンスが低下したりしないことを信頼できるようになります。
