Why You Need MLOps

MLOps が必要な理由

MLOps を導入すれば、機械学習モデルの信頼性を高め、本稼働環境でのデプロイと管理を自動化、拡張できます。

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MLOps の現状

NewVantage Partners 社が 70 社の大手企業を対象に行った最新調査によると、AI 機能を本稼働環境に大規模に導入した割合は 15% にとどまります。機械学習によりモデルを開発しても、デプロイされず価値を生まなければ、それは多額のコストをかけた実験にすぎません。技術的に難しい目標を達成したことにはなりますが、ROI にはつながりません。MLOps を導入すれば、本稼働環境のモデルを簡単にデプロイ、監視、更新し、AI を ROI につなげることができます。

MLOps が必要な 4 つの理由

MLOps outlined
1. デプロイに関する問題
モデルをデプロイしなければ、AI のメリットを最大限に引き出すことはできません。デプロイしても、ビジネスニーズに対応するには相応のスピードや規模が求められます。

MLOps で解決できるデプロイの問題

  • 複数のチームが異なる言語、環境を使用してモデルを作成している
  • モデルが IT チームに渡された後、本稼働環境にデプロイされない
  • デプロイのためにモデルを別の言語で書き直す必要がある
  • デプロイ待ちのモデルのバックログが大量にたまっている
  • デプロイプロセスでのモデルのトラブルシューティングに時間がかかる
  • モデルを開発環境から本稼働環境に移すためのプロセスが標準化されていないか問題がある
  • モデルを本稼働環境にデプロイするために複数のシステムを更新する必要があり、プロセスが複雑である
monitor search find detect risk error fraud dark
2. 監視に関する問題
機械学習モデルの正常性を手動で評価すると、時間を浪費し、新しいモデルの開発を妨げることにもなります。

MLOps で解決できる監視の問題

  • モデルが本稼働環境で使用されているが、監視されていない
  • モデルが社内のさまざまなシステムにデプロイされているが、それらを一元的に監視する方法がない
  • モデルが本稼働環境で長期間使用されているが、一度も更新されていない
  • モデルのパフォーマンスをデータサイエンティストが手動で測定している
  • 社内のモデルのパフォーマンスを一元的に把握する方法がないか、パフォーマンスに関する運用チームへの説明責任が負担になっている
gear process create done check
3. ライフサイクル管理の問題
モデルの問題点を特定できても、リソース不足のために本稼働環境のモデルを定期的に更新することが難しい場合がよくあります。また、手動で記述したコードにはバグや脆弱性が入り込みやすく、障害につながる可能性が高いという懸念もあります。

MLOps で解決できるライフサイクル管理の問題

  • 本稼働環境のモデルが更新されない
  • 初回のデプロイ後、モデルに発生する問題点をデータサイエンティストが把握できない
  • 本稼働環境のモデルを更新するときに、データサイエンティストの負荷が高い
  • 既存のモデルのメンテナンス要求が多すぎて、新しいプロジェクトの要求にあまり対応できない
model algorythm
4. モデルガバナンスに関する問題
社内で複数のデプロイプロセスやモデリング言語が使用され、本稼働環境の AI を一元管理できていないと、コンプライアンスを確保するための監査プロセスに多くの時間とコストがかかります。

MLOps で解決できるモデルガバナンスの問題

  • 本稼働環境へのアクセス管理ができない
  • モデルの結果を追跡できない
  • モデルの監査証跡を取得できない
  • モデルのアップグレード承認ワークフローが複雑である

AI の管理とガバナンスを確立するための次のステップへ踏み出す

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