[論文レビュー] MLOps: A Review

Samar Wazir, Gautam Siddharth Kashyap+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2023

Big Data and Business Intelligence被引用数 23

ひとこと要約

この論文はMLOpsに関する22件の研究を調査し、ツールスタックを比較し、MLパイプラインを運用化する際の課題、能力、および今後の方向性について論じています。

ABSTRACT

Recently, Machine Learning (ML) has become a widely accepted method for significant progress that is rapidly evolving. Since it employs computational methods to teach machines and produce acceptable answers. The significance of the Machine Learning Operations (MLOps) methods, which can provide acceptable answers for such problems, is examined in this study. To assist in the creation of software that is simple to use, the authors research MLOps methods. To choose the best tool structure for certain projects, the authors also assess the features and operability of various MLOps methods. A total of 22 papers were assessed that attempted to apply the MLOps idea. Finally, the authors admit the scarcity of fully effective MLOps methods based on which advancements can self-regulate by limiting human engagement.

研究の動機と目的

• 読者が用語に慣れていない場合のDevOpsとMLOpsおよびMLライフサイクルの背景を提供する。
• 22のMLOps関連論文からの発見を調査・統合し、共通のアプローチと限界を特定する。
• さまざまなMLOpsツールの機能と運用可能性を比較し、異なるプロジェクトのツール選択をガイドする。
• MLOpsの動向と研究ギャップについて議論する。

提案手法

• MLOpsの概念を適用した22件の論文のレビュー。
• パイプライン、データ、モデル処理を含むMLOpsツールスタックとその機能の分析。
• (HT, DV, PV, MD, CI/CD, PM, MEV)を含む機能基準に基づくツールの比較。
• 人気のMLOpsシステムの言語とプラットフォームサポートの評価。
• 課題、スケーラビリティ、低人手介入の自動化されたMLOpsの方向性について議論。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MLOpsにおけるコアコンポーネントとライフサイクル段階は何で、DevOpsとどのように関連するか。
• RQ2 一般的に使用されているMLOpsツールとスタックはどれで、どの機能を提供しているか。
• RQ3 完全に自律的なMLOpsを妨げる主要な課題と制限は何か。
• RQ4 クラウドプロバイダーとオープンソースプラットフォームはMLOpsワークフローのサポートにおいてどう比較されるか。
• RQ5 MLOpsの研究と実践を前進させるために提案される今後の方向性は何か。

主な発見

• MLOpsはモデル、コード、データの要素を横断するMLライフサイクルを自動化・監視するためにMLとDevOpsを統合します。
• 22件の論文調査は、Kubeflow、MLflow、Iterative、DataRobot、ClearML、MLReef、そしてAWS SageMaker、Azure ML、Google Cloudの提供などのツールスタックの広範な使用を示しています。
• 現行のMLOpsツールはCI/CD、データ・モデルのバージョン管理、デプロイ、モニタリングなどのさまざまな機能を提供していますが、単一のソリューションが全てのニーズを効果的にカバーするわけではありません。
• 最小限の人為的関与で自己規制できる完全に効果的なMLOps手法が不足しているとの観察があります。
• データ品質、スケーラビリティ、再現性、コストの課題に直面しており、自動化と自己管理型のパイプラインの研究を促しています。