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
| 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が 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
罠
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)
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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