MLOps、または機械学習オペレーションは、機械学習（ML）、データエンジニアリング、DevOpsを組み合わせて、MLモデルのライフサイクル全体を効率化し自動化する一連のプラクティスです。MLOpsは、現在のデータサイエンスのワークフローにおいて不可欠な側面です。それは、現代の情報技術の風景における基盤コンポーネントであり、その影響は今後数年間で大幅に増加すると予想されています。データ処理やモデル開発からデプロイメント、監視、継続的な改善に至るまで、すべてを包含しており、機械学習を生産環境に統合する上で重要な学問領域となっています。
しかし、MLOpsにおける大きな課題は、機械学習のワークロードの特有の要件を処理できるスケーラブルで柔軟なインフラストラクチャの需要にあります。開発サイクルはしばしば実験的であり、通常はJupyterノートブックのようなインタラクティブなツールを使用しますが、商業用デプロイメントには自動化とスケーラビリティが必要です。
Kubernetesは、コンテナまたはオーケストレーションツールであり、スケールでMLOpsをサポートするために必要なインフラストラクチャを提供し、多様なMLワークフローに対して柔軟性、スケーラビリティ、効率的なリソース管理を確保します。その重要性をさらに理解するために、簡単な実生活の例を使って説明しましょう。
1. スケーラビリティとリソース管理
Kubernetesは、機械学習のワークフローのスケーリングに対して卓越したサポートを提供します。これらのワークフローは、しばしば相当な計算リソースを要求します。特に深層学習モデルにおいては、トレーニングおよび推論のフェーズ中に変動する負荷を管理するために動的スケーリングが重要です。Kubernetesはリソースのオーケストレーションを自動化し、リアルタイムの需要に応じてコンテナ化されたサービスの水平スケーリングを可能にします。MLOpsパイプラインでは、ワークロードは通常、大規模なデータセット、複数の特徴量エンジニアリングタスク、およびリソース集約型のモデルトレーニングを含みます。Kubernetesはこれらのタスクをクラスター内のノードに効果的に分散させ、各タスクのニーズに基づいてCPU、GPU、およびメモリリソースを動的に割り当てます。このアプローチにより、インフラのスケールに関係なく、MLワークフロー全体で最適なパフォーマンスが確保されます。さらに、Kubernetesのオートスケーリング機能は、需要が低い期間中に未使用のリソースを削減することでコスト効率を向上させます。
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例えば、レコメンデーションシステム（Netflixが映画を提案するような）を運営している企業は、特定の時間帯に需要が高くなることがあります。Kubernetesは、ピーク時にシステムがより多くのリクエストを処理できるようにし、静かな時間にはスケールバックすることを保証します。同様に、Airbnbは、パーソナライズされた検索やレコメンデーションのために機械学習のワークロードを管理するためにKubernetesを使用しています。変動するユーザートラフィックに対して、AirbnbはKubernetesを活用してMLサービスを自動的にスケールします。例えば、旅行のピークシーズン中には、Kubernetesがユーザーリクエストの増加に対応するためにリソースを動的に割り当て、コストを最適化し、高い可用性を確保します。
2. 環境間の一貫性
MLOpsの中核的な課題の1つは、機械学習の実験やモデルの再現性を確保することです。ケーキを焼くと考えてみてください。自宅で焼く場合と商業用キッチンで焼く場合で同じに仕上がるようにしたいとします。一貫性を確保するために同じレシピに従います。Kubernetesは、コンテナを使用することで同様のことを行います。これらのコンテナは、機械学習モデルとそのすべての依存関係（ソフトウェア、ライブラリなど）をパッケージ化し、開発者のノートパソコンでテストされている場合でも、大規模なクラウド環境で実行されている場合でも同じように機能します。これは、小さなセットアップの違いでも予期しない結果が生じる可能性があるため、MLプロジェクトにとって極めて重要です。
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Spotifyは、Kubernetesを採用して、機械学習モデルをコンテナ化し、異なる環境での再現性を確保しています。モデルとすべての依存関係をコンテナにパッケージ化することで、Spotifyは展開中に生じるかもしれない不一致を最小限に抑えています。この取り組みにより、Spotifyはモデルの開発、テスト、本番環境でのパフォーマンスの一貫性を維持し、「自分のマシンでは動作する」という問題を軽減しています。
3. 作業の自動化
典型的なMLOpsワークフローでは、データサイエンティストがコードやモデルの更新をバージョン管理システムに提出します。これらの更新は、自動化されたCIパイプラインを起動し、コンテナ化された環境内でのモデルのビルド、テスト、検証を処理します。Kubernetesは、このプロセスをストリームライン化し、コンテナ化されたタスクをオーケストレーションし、モデルの開発とテストの各段階がスケーラブルで隔離された環境で実行されることを保証します。この間、モデルは検証後にKubernetesのネイティブ展開およびスケーリング機能を使用して生産環境にスムーズにデプロイされ、機械学習モデルへの継続的で信頼性の高い低遅延の更新が可能になります。
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例えば、新しいMLモデルバージョンが準備できたとき（Gmailのスパムフィルターのように）、Kubernetesはそれを自動的に展開し、旧バージョンを中断することなく置き換え、パフォーマンスが良好であることを保証します。同様に、Zalando – ヨーロッパの主要なファッション小売業者 – は、MLモデルの更新のためにCI/CDパイプラインでKubernetesを採用しています。
4. 強化された監視とモデルガバナンス
生産環境での機械学習モデルの監視は、データ入力の性質が常に変化し、モデルの振る舞いが時間とともに進化するため、非常に困難です。Kubernetesは、PrometheusやGrafanaなどの統合監視ツールを提供し、独自のネイティブログ機能を備えることで、MLシステムの可観測性を大幅に向上させます。これらのツールにより、データサイエンティストやMLOpsエンジニアは、CPU、メモリ、GPU使用率などのシステムパフォーマンスに関連する重要なメトリクスや、予測精度、応答時間、ドリフト検出などのモデル特有のメトリクスを監視することができます。
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例えば、Kubernetesの機能はNVIDIAが機械学習モデルに関連するカスタムメトリクスを定義するのに役立ちます。これには、モデルのドリフトや時間の経過に伴う精度の変化が含まれます。彼らは、これらのメトリクスが許容範囲を超えたときにデータサイエンティストやMLOpsエンジニアに通知するアラートを設定しています。この積極的な監視はモデルのパフォーマンスを維持し、モデルが意図した通りに機能していることを保証します。
5. 分散トレーニングと推論のオーケストレーション
Kubernetesは、大規模な機械学習モデルの分散トレーニングと推論をオーケストレーションするために不可欠です。複雑なモデル、特に深層ニューラルネットワークのトレーニングは、しばしば複数のマシンやノードに計算タスクを分散させることが必要であり、しばしばGPUやTPUなどの特殊なハードウェアを利用します。KubernetesはTensorFlow、PyTorch、Horovodなどの分散コンピューティングフレームワークに対するネイティブサポートを提供し、機械学習エンジニアがクラスター全体でモデルのトレーニングを効率的にスケールさせることを可能にします。
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例えば、Uberはライドシェアリングやフードデリバリーを含むさまざまなサービスで使用される機械学習モデルの分散トレーニングにKubernetesを利用しています。さらに、Kubernetesはリアルタイムでモデルを提供し、ユーザーに対して低遅延で到着予想時間（ETA）や価格を提供し、ピーク時には需要に応じてスケールします。
6. ハイブリッドおよびマルチクラウドの柔軟性
MLOpsでは、組織はしばしばオンプレミス、パブリッククラウド、エッジデバイスなど、さまざまな環境にモデルを展開します。 Kubernetesのクラウドに依存しない設計により、ハイブリッドおよびマルチクラウドのセットアップでシームレスなオーケストレーションが可能となり、データ主権と低レイテンシーのニーズに重要な柔軟性を提供します。 インフラストラクチャを抽象化することで、KubernetesはMLモデルを地域やプロバイダーを超えて展開およびスケーリングすることを可能にし、ベンダーロックインなしに冗長性、災害復旧、コンプライアンスをサポートします。
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たとえば、AlibabaはKubernetesを使用して、オンプレミスデータセンターとパブリッククラウド環境の両方で機械学習ワークロードを実行しています。 このハイブリッドセットアップにより、Alibabaはデータ主権の問題を管理しつつ、需要に応じてワークロードをスケーリングする柔軟性を提供しています。 Kubernetesのクラウドに依存しない機能を活用することで、Alibabaは異なる環境で効率的にモデルを展開および管理し、パフォーマンスとコストを最適化できます。
7. 障害耐性
Kubernetesのフォールトトレランスは、個々のノードやコンテナが障害を起こした場合でも、機械学習のワークロードがシームレスに進行できることを保証します。この機能は、分散トレーニングにおいて非常に重要であり、ノードの損失がなければ、トレーニングプロセス全体の再起動を余儀なくされ、時間と計算リソースの無駄につながる可能性があります。Kubernetesのコントロールプレーンは、ノードとポッドの健康状態を継続的に監視しており、ノードの障害を検出すると、自動的に影響を受けたポッドを「不健康」とマークします。その後、Kubernetesは、失敗したポッドからのワークロードをクラスタ内の他の健康なノードに再スケジュールします。GPUノードが利用可能な場合、Kubernetesは自動的に1つを選択し、トレーニングを中断することなく続行できるようにします。
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Uberは、分散ディープラーニングモデルのトレーニングにHorovodとともにKubernetesを活用しています。この設定では、Kubernetesがフォールトトレランスを提供します。Horovodワーカーを実行しているノードが失敗した場合、Kubernetesは自動的に別のノードでワーカーを再起動します。チェックポイントを取り入れることで、Uberのトレーニングジョブは、そのような障害から最小限の損失で復旧できます。このシステムにより、Uberは時折発生するハードウェアやネットワークの問題にもかかわらず、大規模なモデルをより信頼性高くトレーニングできるようになります。
結論
Kubernetesは、MLOpsにおいて不可欠となり、機械学習ワークフローを効果的に管理しスケーリングするための堅牢なインフラを提供しています。リソースのオーケストレーション、コンテナ化、継続的デプロイメント、モニタリングにおける強みは、開発から本番環境へと進むMLモデルライフサイクル全体を効率的にまとめ上げます。企業の運用において機械学習モデルが複雑化し重要性を増す中、KubernetesはMLOpsのスケーラビリティ、効率性、信頼性向上において重要な役割を果たし続けるでしょう。技術的実装を支援するだけでなく、KubernetesはAI駆動システムにおけるイノベーションと運用の卓越性をもたらします。
Source:
https://dzone.com/articles/the-importance-of-kubernetes-in-mlops