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MLOps 実践ロードマップ

MLOps 実践ロードマップ

モデル管理・CI/CD・監視を軸にした4段階ステップ — PoC で終わらせない機械学習ライフサイクルの自動化

作成日: 2025-04-28

🔍

なぜ MLOps が必要?

Phase 0→3 のロードマップで徐々に自動化レベルを上げる
MVP 構成は「GitHub Actions + MLflow + Docker + Seldon」だけでも回る
監視と再学習 を後回しにしない。精度保証=ビジネスの信頼
ツールは急速に進化中。"思想"を理解しアーキテクチャは柔軟に選択
Next Action 🚀

リポジトリに MLflow を導入し、まず Phase 0 の"実験ログ一元化"から始めてみましょう!

従来 MLOps 導入後
Jupyter で個人実験
→ 手作業デプロイ
→ 動かなくなる
再現可能パイプライン
CI/CD
監視と再学習が自動
モデルが増えると
バージョン管理がカオス
モデル/データのバージョン
Git のように一元管理
精度低下に気付かない データドリフト検知
→ 再学習ジョブを自動トリガー
キーフレーズ
実験 再現 自動化 ガバナンス

4 つを回し続けるのが MLOps

🛣️

4段階ロードマップ

0
PoC & 実験管理
MLflow Tracking, DVC でコード+パラメータ+成果を保存
1
ML パイプライン化
train.py を Airflow/Kedro/Dagster で DAG 化
2
CI/CD & オンライン推論
Git Push → テスト → Docker 化 → K8s デプロイ
3
監視 & 再学習オートメーション
メトリクス/ドリフト監視 → 再学習ジョブ自動実行
📝

フェーズ別 実装ガイド

📊 Phase 0: 実験管理
# MLflow で実験を記録 mlflow run . -P alpha=0.01 -P epochs=100 mlflow ui # → localhost:5000 で可視化
conda.yaml を同じレポジトリに置き "環境の再現性" を確保
🔄 Phase 1: パイプライン化
# Airflow DAG (simplified) with DAG("ml_pipeline", schedule_interval="0 3 * * *") as dag: preprocess = BashOperator(cmd="python preprocess.py") train = BashOperator(cmd="python train.py") evaluate = BashOperator(cmd="python evaluate.py") preprocess >> train >> evaluate
データ & モデルを S3 + DVC でバージョン管理
Artifact Store は MLflow Registry を利用 (Staging/Prod)
🚀 Phase 2: CI/CD & オンライン推論
# .github/workflows/mlops.yml jobs: build-test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Unit Test run: pytest tests/ - name: Build & Push Docker run: | docker build -t ghcr.io/org/model:${{ github.sha }} . docker push ghcr.io/org/model:${{ github.sha }} deploy: needs: build-test runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: azure/setup-kubectl@v3 - name: Kustomize Apply run: kubectl apply -k k8s/overlays/prod
推論サービング: Seldon Core / BentoML / FastAPI を選択
ブルーグリーン or カナリア で無停止デプロイ
📈 Phase 3: 監視 & 再学習
# Argo Workflow (YAML abridged) entrypoint: retrain templates: - name: retrain dag: tasks: - name: drift-check template: drift - name: retrain template: train when: "{{tasks.drift-check.outputs.result}} == true"
モニタリング指標:サービス (レイテンシ, エラー率)
モデル:Prediction/Label Drift, 精度, 不確実性
Evidently で Drift → Argo イベント起動 → 新モデル学習 → MLflow→自動昇格
🛠️

推奨ツールスタック (2025版)

レイヤ
OSS代表
主な役割
実験管理
MLflow, W&B
パラメータ・メトリクス可視化
データバージョン
DVC, LakeFS
データ差分・再現
パイプライン
Airflow, Prefect
ETL+学習ジョブ管理
モデルレジストリ
MLflow Registry
Staging/Prod ラベル付
サービング
Seldon, KServe
REST/gRPC 推論
監視
Prometheus, Evidently
モデル & サービス指標
📌

KPI 例

カテゴリ
指標
目標値の目安
開発速度
Code→Prod リードタイム
≤ 1 day
再現性
Run hash 一意性
100 % 再現可
品質
本番精度 / F1
±3 % 以内保持
信頼性
予測レイテンシ p95
< 200 ms
運用
Drift 検知→対処時間
< 1 hour
⚠️

よくある落とし穴 & 回避策

症状
対策
Data/Code 分離不足
"動く環境が人によって違う"
コンテナ & requirements.txt 厳格管理
モデルだけ管理
データ版ズレで再現不可
DVC/LakeFS で Input データをバージョン管理
監視後回し
精度劣化に気付かない
PoC 時点で 最小監視を実装
CI/CD 省略
手作業デプロイ→ミス
GitHub Actions などで Unit Test & Build 自動化
📚

学習リソース

書籍: Introducing MLOps (O'Reilly, 2025 改訂), Machine Learning Engineering with MLflow
無料コース: Google Cloud MLOps Fundamentals, Microsoft MLOps v2 ランディングゾーン Hands-on
OSS デモ: mlops-stacks (Terraform + AWS EKS + MLflow), Seldon Core quickstart (K8s + Canary)
📋

まとめ

MLOps はツールの進化によって徐々に自動化レベルを上げる
MVP 構成は「GitHub Actions + MLflow + Docker + Seldon」だけでも回る
監視と再学習 を後回しにしない。精度保証=ビジネスの信頼
ツールは急速に進化中。"思想"を理解しアーキテクチャは柔軟に選択