外部サービスに依存しないMLOpsとは？

MLOpsとは？

MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイメント、監視、メンテナンスなど、機械学習プロジェクトのライフサイクル全体を管理するプラクティスです。MLOpsを内製化することで、細かなチューニングを実現出来、モデルの精度向上やデプロイまでの開発効率化を図ることができます。また弊社のWebデータ収集サービスと掛け合わせることでより精度を向上させることができます。

外部サービスの問題点とは？

従来のMLOpsでは、機械学習モデルのトレーニングやデプロイメントに外部サービスを利用することが一般的でした。しかし、外部サービスに依存することで以下のような問題が生じます。

– 依存先の外部サービスが提供を終了した場合、モデルのトレーニングやデプロイメントができなくなるリスクがある。
– 外部サービスの利用料金が高額であり、開発費用が膨らむ。
– 外部サービスの制約により、モデルのカスタマイズや最適化が制限される。
– 解きたい問題に対してモデルの設計が適切でない場合、細かなチューニングが容易ではない(不可能なケースも)

MLOpsを内製化し、開発コストを削減しよう

外部サービスに依存しないMLOpsの基盤を構築することで、以下のようなメリットがあります。

– 外部サービスの利用料金を削減できるため、AI開発のコストを大幅に削減することができる。
– 自社環境でモデルのトレーニングやデプロイメントが行えるため、柔軟な開発が可能となる。
– モデルのカスタマイズや最適化が容易になり、より高品質な機械学習モデルを開発することができる。

注意点

内製化の基盤を作成し、一時的にコスト削減に成功しても、評価指標の改善や再設計が日々、必要不可欠です。

butinukiは継続的な改善と効果測定を行う最適なフローをお客様の環境に構築し、サポート可能です。