MLflowとKubernetesによるAI/MLモデル展開:実験からエンタープライズグレード展開まで

1. AI/ML Model Deployment は、訓練された機械学習モデルを採用し、実際の世界での使用にアクセスできるようにするプロセスであり、それは顧客の行動を予測すること、サプライチェーンを最適化すること、または詐欺を検出することであるが、これは単にコードを生産に押し込むこと以上のものです。AI/MLモデル展開

• Versioning: 適切なモデルバージョンの展開を確実にします。
• スケーラビリティ: パフォーマンスの低下なしにトラフィックの変動に適応します。
• Versioning: 正しいモデルバージョンが展開されていることを確認する。バージョンアップ
• スケーラビリティ:パフォーマンスの低下なしに流通の変動に適応する。スケーラビリティ
• モニタリング:パフォーマンスを追跡して、モデルドライブなどの問題を防ぐ。モニタリング
  2. MLflowは、実験と追跡から展開およびモニタリングに至るまで、機械学習ライフサイクルの管理を簡素化するオープンソースプラットフォームです。
  3. Kubernetes (K8s)は、スケールでのモデルの展開をシンプルかつ信頼性の高いコンテナオーケストラプラットフォームです。
  4. MLflowは、機械学習のライフサイクルの管理を簡素化するオープンソースプラットフォームで、実験とトラッキングから展開とモニタリングに至るまで、モデルをパッケージおよび展開するためのツールを提供しながら、再生可能性を確保します。MLflow
  5. Kubernetes (K8s)はコンテナオーケストレーションプラットフォームで、規模でのモデルの展開をシンプルかつ信頼できるようにします。キューバネッツ(K8)

     なぜ一緒に使うの?

     なぜ一緒に使うのか?

     MLflow はモデルのライフサイクルを処理し、すべての実験を追跡し、再現できるようにしますが、Kubernetes はモデルをシームレスに展開し、スケーリングするようにします。

     
     

     • Track and package models in MLflow.
     • Containerize the model (e.g., with Docker).
     • Deploy and manage the containers using Kubernetes.
  6. Track and package models in MLflow.
  7. Containerize the model (e.g., with Docker).
  8. Kubernetesを使用してコンテナを展開および管理します。

     
     

     この組み合わせにより、モデルは開発環境でのみ機能するだけでなく、あらゆる規模での生産において信頼性の高いパフォーマンスを実現します。

     Why AI/ML Model Deployment is Hard

     Why AI/ML Model Deployment Is Hard

     モデルの訓練から、それを規模で展開するまでの旅は、いくつかの課題を提示します:

     
     

     • バージョンコントロール: 複数のモデルを管理し、適切なバージョンが展開されることを保証します。
     • スケーラビリティ: 増加するデータセットと変動するトラフィックロードを処理します。
     • : 環境間で一貫したパフォーマンスを確保します。
     • モニタリングとメンテナンス: パフォーマンスを継続的に追跡し、モデルドリフを検出します。
     • バージョン制御: 複数のモデルを管理し、適切なバージョンが展開されていることを確認します。バージョン制御:
     • スケーラビリティ:成長するデータセットと変動するトラフィックロードの処理。スケーラビリティ
     • 再現性: 環境を通じて一貫したパフォーマンスを確保する。再現性
     • モニタリングとメンテナンス: パフォーマンスを継続的に追跡し、モデルドリフを検出します。モニタリングとメンテナンス

       
       

       This is where MLflow and Kubernetes shine, simplifying the deployment process while ensuring operational resilience.

       
       

       ここにMLflowとKubernetesが輝き、展開プロセスを簡素化し、同時にオペレーティングの耐久性を確保しています。MLflow クーバーネッツ

       MLflow: モデルライフサイクルの管理MLflow

       MLflowは、AI/MLライフサイクルの最も重要な痛み点のいくつかに対処し、以下を提供します。MLflow

       
       

       • 実験 トラッキング:パラメータ、メトリクス、およびアーティファクトを記録して実験を通じてパフォーマンスを追跡します。
       • モデルパッケージ:シームレスな展開のための依存性でモデルをパッケージ化することを保証します。
       • モデルレジストリ:モデルバージョニングを集中させ、チーム間のスムーズなコラボレーションを可能にします。
       • 実験 Tracking:パラメータ、メトリクス、およびアーティファクトをログし、実験のパフォーマンスを追跡します。実験トラッキング
       • モデルパッケージ:シームレスな展開のための依存性でパッケージされたモデルを確保します。モデルパッケージ
       • モデルレジストリ: モデルバージョニングを集中させ、チーム間のスムーズなコラボレーションを可能にします。モデル レジストリ

         
         

         本質的に、MLflowは、AIモデルの構造と追跡性をもたらします。

         Kubernetes: Scaling Model Deployment

         Kubernetes: Scaling Model Deployment

         あなたのモデルが準備が整った後、Kubernetesは、生産に信頼できるパフォーマンスを確保します。クーバーネッツ

         
         

         • 自動スケーリング: トラフィックに基づいてリソースを調整し、パフォーマンスとコスト効率を確保します。
         • ポータビリティ: 開発、テスト、生産全体で同じ展開プロセスを確保します。
         • 自動スケーリング:トラフィックに基づいてリソースを調整し、パフォーマンスとコスト効率を確保します。自動スケーリング:
         • Portability: 開発、テスト、生産における同じ展開プロセスを確保します。ポータビリティ:
         • Resilience: 失敗したコンテナを自動的に再起動し、高可用性を確保します。レジリエンス

           
           

           Kubernetesを活用することで、AI/MLチームはモデルを一度に展開し、システムがスケーリングとインフラストラクチャ管理を処理することを信頼し、モデル自体を改善することに集中することができます。Kubernetes、AI/ML

           Why This Matters for Business

           Why This Matters for Business

           ビジネス観から、MLflowとKubernetesドライブを採用する:

           
           

           • より速い市場タイム:パイプラインの自動化により展開サイクルが短縮されます。
           • オペレーティング・レジリエンス:Kubernetesはダウンタイムを最小限に抑え、信頼性を高めます。
           • コスト効率:自動スケーリングはインフラコストを最適化します。
           • Faster Time-to-Market: パイプラインの自動化により展開サイクルが短縮されます。Faster Time-to-Market
           • Operational Resilience: Kubernetesは最小限の停止時間を確保し、信頼性を向上させます。Operational Resilience オペレーティング・レジリエンス
           • コスト効率:自動スケーリングはインフラコストを最適化します。コスト効率
           • Continuous Innovation: CI/CDパイプラインは、迅速な実験とイテレーションを可能にします。継続的なイノベーション:

             Conclusion: Driving AI at Scale

             Conclusion: Driving AI at Scale

             AI/MLモデルの展開は、コードを生産に導入するだけでなく、ビジネス目標と一致する スケーラブル、再生可能で強力なシステムを作成することです。デプロイ AI/MLスケーラブル、再生可能、および抵抗性の高いシステムMLflow クーバーネッツ

             
             

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             This article by Shashi Prakash Patel placed as a runner-up in Round 1 of R Systems Blogbook: Chapter 1.

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