再利用可能なMLOps: デプロイメント、インフラストラクチャ、およびホットスワップ可能な機械学習モデルとサービス

Core Concepts

AI/MLモデルの運用化における問題を解決するための新しい持続可能なコンセプトである「再利用可能なMLOps」の導入。

Abstract

機械学習モデルの構築はますますアクセスしやすくなってきていますが、これらのモデルの運用化はまだ問題です。Acumos AIプラットフォームを紹介し、Acumosモデルランナーが持つ独自の能力を示しています。この論文では、「再利用可能なMLOps」というAI/MLオペレーション分野で新しい持続可能なコンセプトを導入し、既存の展開とインフラストラクチャを再利用して新しいモデルを提供する方法に焦点を当てています。また、AI/ML対応IoTアプリケーション向けに法的要件やAcumos連邦およびライセンスについても言及しています。 この論文では、Acumos AIプラットフォームが人工知能を誰にでもアクセス可能にし、AI/MLモデルを迅速かつ容易に運用化する際に多くの新しい機能を提供する方法も具体的に議論されています。さらに、「再利用可能なMLOps」から得られる時間や労力、コスト削減が具体的に説明されており、その特徴である「再利用可能な展開」「再利用可能なインフラストラクチャ」「ホットスワップ可能な機械学習モデル」が強調されています。

Stats

D. Panchal, I. Baran, D. Musgrove, and D. Lu, “Mlops: Automatic, zero-touch and reusable machine learning training and serving pipelines,” in 2023 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence Systems (IoTaIS), 2023, pp. 175–181. D. Sculley, G. Holt, D. Golovin, E. Davydov, T. Phillips, D. Ebner, V. Chaudhary, M. Young, J.-F. Crespo, and D. Dennison, “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems,” in Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2. M. M. John, H. H. Olsson, and J. Bosch, “Towards MLOps: A Framework and Maturity Model,” in 2021 47th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 2021.

Quotes

"再利用可能なMLOpsは持続可能なAIへの一歩であり、持続的かつ生産性向上した最新バージョンのモデルや動作変更が行える" "Acumos Model Runnerは展開とインフラストラクチャの再利用性を高めるための革新的能力を提供している" "時間や手動作業、コンピューティングリソースを節約しつつもサービスダウンタイムを最小限に抑えることができる"

Key Insights Distilled From

Reusable MLOps

by D Panchal,P ... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00787.pdf

Deeper Inquiries

技術革新はどう社会全体に影響するか？

技術革新は、社会全体に多岐にわたる影響を与えます。例えば、AIや機械学習の進化は産業界での自動化や効率向上をもたらし、医療や農業などの分野で精度が向上して生活の質が改善される可能性があります。しかし、このような技術導入に伴い、労働力への影響やプライバシー・セキュリティへの懸念なども考慮する必要があります。したがって、技術革新は経済的利益だけでなく、倫理的・社会的側面も含めて包括的に管理される必要があります。

このアプローチは他の意見とどう異なっているか？

このアプローチでは、「Reusable MLOps」という持続可能なAI/ML運用コンセプトを導入しており、既存の展開とインフラストラクチャを再利用しつつホットスワッピング（オンザフライで交換）することで新しいモデルをサポートします。これにより、従来から存在した問題点（部門間の隔たりや無駄な時間・労力）を解決しました。また、「Acumos Model Runner」を使用して実現されており、古いモデルと完全に異なる新しいモデルへ容易かつ迅速に切り替えられる点でも他アプローチと差別化されています。

人々が普段考えることとは異質だが深く関連している質問は何か？

「AI / ML enabled IoT applications」ではデータ主権性やデータ移行等法的要件へ対処する必要性が挙げられています。「Acumos Federation and Licensing」では細分化されたAI / MLモデル共有及び取引方法論提供します。これらは一般消費者レベルではあまり頭に浮かばない課題ですが重要です。そのため、「Reusuable MLOps」というコンセプト自体も日常生活から離れた内容ですが、企業内部また産業全体で重要視すべき課題と深く関連しています。