このドキュメントでは、Google CloudのサービスであるVertex AIを用いたMLOps基盤の作成について説明します。Vertex AIは、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイメントをサポートするGoogle Cloudのマネージドサービスです。MLOps基盤は、機械学習の開発、テスト、デプロイメント、モニタリング、および管理を自動化するために使用されます。
Vertex AIは、TensorFlow、Scikit-learn、XGBoost、PyTorchなどのさまざまなフレームワークをサポートしており、自動ハイパーパラメーターツーニング、自動モデルトレーニング、モデルの解釈、デプロイメントに関する機能を提供しています。
MLOps基盤を構築するには、まず、Google Cloudのプロジェクトを作成し、Vertex AI APIを有効にする必要があります。次に、Google Cloud SDKをインストールして、gcloudコマンドラインツールを使用して、プロジェクトにアクセスします。
基盤を構築するために、以下のステップを実行する必要があります。
これらのステップを自動化するために、Continuous Integration/Continuous Deployment（CI/CD）パイプラインを使用することができます。CI/CDパイプラインは、コードの変更を自動的にビルド、テスト、およびデプロイするためのソフトウェア開発プラクティスです。Google Cloud Buildを使用して、CI/CDパイプラインを構築することができます。
このドキュメントでは、Vertex AIを使用してMLOps基盤を構築する方法について説明しました。MLOps基盤は、機械学習の開発、テスト、デプロイメント、モニタリング、および管理を自動化するために使用されます。CI/CDパイプラインを使用して、これらのステップを自動化することができます。
この記事では、CyberAgentがGoogle CloudのVertex AIを活用してMLOps基盤を構築したプロジェクトについて詳しく紹介しています。
プロジェクトでは、Vertex AIを使用して機械学習モデルのトレーニング、デプロイメント、およびモニタリングを実現しました。また、CI/CDパイプラインを使用してMLOps基盤の自動化を実現しました。このプロジェクトでは、データの前処理からモデルのトレーニングまでの一連の工程をGoogle Cloudのサービスで自動化し、運用の効率化に成功しました。
記事では、プロジェクトの背景、課題、アーキテクチャ、および結果について詳しく説明しています。具体的には、CyberAgentが直面していた課題について、それを解決するためにどのようなアーキテクチャを構築したか、そしてその結果、どのような効果が現れたかについて触れています。
Vertex AIは、TensorFlow、Scikit-learn、XGBoost、PyTorchなどのさまざまなフレームワークをサポートしており、自動ハイパーパラメーターツーニング、自動モデルトレーニング、モデルの解釈、デプロイメントに関する機能を提供しています。また、Google Cloud Buildを使用して、CI/CDパイプラインを構築することができます。
この記事は、Vertex AIを使用してMLOps基盤を構築する方法について学ぶ上で役立ちます。MLOps基盤は、機械学習の開発、テスト、デプロイメント、モニタリング、および管理を自動化するために使用されます。プロジェクトを実施する上でのヒントや注意点が学べるため、MLOps基盤を構築する際には、ぜひ参考にしてみてください。