実践MLOps オープンソースプラットフォームMLflowの紹介【社内勉強会レポート】

GRIでは、「Hacky Monday」というエンジニア勉強会を開催しており、Streamlitなどを利用してクイックに開発したモックを共有しています。新規プロダクトのアイデア共有やスキルアップの場としての活用を目的としています。

今回は、2023年4月10日に開催されたHacky Mondayの記念すべき第1回目の様子をお届けします！

今回のスピーカーはインターンの並内さん。筑波大学で化学系の機械学習を研究されています。

テーマは「MLOps入門」として、MLflowというパッケージを利用したAIモデルの継続的な開発と運用についてデモを交えつつお話しいただきました。

MLOpsは何が良いのか

機械学習を開発/運用する上での課題として以下が挙げられます：

• 機械学習やデータ可視化の結果がどこかにいってしまう
• 機械学習モデルを開発しても再利用が難しい
• 機械学習モデルを作っても実システムに落とし込むのに時間がかかる

皆さまの現場でも上記のような課題はないでしょうか？MLOpsは、このような課題を解決するための概念/ツールになります。

また、MLOpsには以下のように複数の種類があります：

• 実験管理
• モデル管理
• モデルサービング
• パイプラインツール

今回はこの中のモデル管理についてお話しいただきました。

MLflowとは？

MLflowは、実験管理、モデル管理、モデルサービングの機能を使うことができるプラットフォームです。実行環境、モデル、パラメータ、評価結果などを管理してくれます。また、モデル作成後のデプロイについても、予測結果を返すAPIを提供しています。

MLflowを活用することで、機械学習の機能や処理を簡単に保存することが可能になるため、効率的に実験管理やモデル管理を行うことができます。

また、トラッキング機能では実行した際のタイムスタンプ、パラメータ、評価値などをブラウザ上で簡単にアクセスすることができることなどをご紹介いただきました。

中盤以降からは並内さんのデモ実演とともに、これらの具体なMLflowの機能についてご共有いただきました。

まとめ

今回のHacky Mondayでは、MLOps入門としてMLOpsの概念からMLflowの説明についてまでお話しいただきました。

参加者からは、「特徴量やデータの見方をどんどん変えていく、最終的にモデルを高度化することが求められるプロジェクト内でMLflowを活用したい」といった声が聞かれました。

「Hacky Monday」では、概念的な思想のみではなく、再現性のあるモノづくりを重視しています。今後も社内での実践的な勉強会の場として開催していく予定です。

お知らせ

社外向けには、「データサイエンスすいすい会」というオンライン雑談会を開催しております。GRIのデータサイエンス事業部リーダー他が参加し、データサイエンスに関する様々なテーマについてお話しています。ぜひお気軽にご参加ください。

次回開催予定：2023年4月19日（水）18:30~19:30

「【GRWM】Tableau KPI ダッシュボード みんながひらめくデザインメイクアップ術」

お申し込み・詳細はこちら → https://techplay.jp/event/898990

過去のすいすい会アーカイブ：https://youtube.com/playlist?list=PLaBfjR8IC0A8hg2DssJCBdPMESw81z0Xr

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