機械学習インフラとは？

機械学習（ML）インフラは ML Ops を含み、機械学習モデルやアプリケーションの開発、展開、管理をサポートするために必要な基盤となる技術スタックとリソースをさします。データ・サイエンティストやエンジニアが ML ソリューションを効果的に構築し、拡張するために必要なツールやフレームワークを提供することで、人工知能（AI）の分野で重要な役割を果たします。

堅固な ML インフラを持つことは、企業にとってますます重要になっています。リアルタイムの意思決定や競争優位性の獲得など、ML モデルへの依存が高まっています。

この記事では、ML インフラとは何か、主要なコンポーネント、重要な理由、ML インフラのベストプラクティスと課題について解説します。

機械学習インフラ - 主な構成要素

ML インフラとは、機械学習モデルやアプリケーションの開発、トレーニング、展開、管理をサポートするために必要なツール、技術、リソースのセットをさします。データ・サイエンティスト、エンジニア、開発者が機械学習のアルゴリズムやモデルと効率的かつ効果的に連携するために必要なインフラを提供することで、AI エコシステムにおいて重要な役割を果たします。

ML インフラには、次のような重要なコンポーネントがあります。

• 開発環境：ML インフラは、データ・サイエンティストやエンジニアが機械学習モデルを開発するための環境とツールを提供します。これには、Jupyter Notebook などの統合開発環境（IDE）、Python や R などのプログラミング言語、TensorFlow 、PyTorch 、scikit-learn などのライブラリ／フレームワークが含まれます。これらのツールにより、研究者や開発者は、さまざまなアルゴリズム、前処理データ、さまざまな技術を使用したモデルのトレーニングを試すことができます。
• データ管理：ML インフラには、データの効率的な管理と処理のためのコンポーネントが含まれています。これには、SQL や NoSQL データベース、データレイク、HDFS などの分散ファイル・システムのためのデータ・ストレージ・ソリューションが含まれます。データ・パイプラインと ETL（抽出、変換、ロード）プロセスも ML インフラの一部であり、ML モデルのトレーニングのためのデータの取り込み、クリーニング、変換、準備に役立ちます。
• コンピューティング・リソース：ML モデル、特に深層学習モデルでは、多くの場合、トレーニングや推論に重要な計算リソースが必要です。ML インフラは、CPU、GPU、TPU（Tensor Processing Unit）などのコンピューティング・リソースをオンプレミスやクラウドで利用できます。Apache Spark などの分散コンピューティング・フレームワークや Hadoop などのデータ処理プラットフォームも、大規模なデータ処理やモデルのトレーニング・タスクを処理する ML インフラの一部です。
• モデルのトレーニングと最適化：前述のように、ML インフラは、ML モデルのトレーニングと最適化をサポートしています。これには、ハイパーパラメータのチューニング、モデル評価、モデルの性能と精度を向上させるための実験のためのインフラが含まれます。自動化された ML ツールとプラットフォームも ML インフラの一部であり、非専門家向けのモデル選択、トレーニング、展開のプロセスを簡素化します。
• モデルの展開と提供：ML モデルのトレーニングと検証が完了すると、ML インフラは本番運用環境での展開と提供を容易にします。これには、モデルによって生成された予測や知見を提供するために、スケーラブルで信頼性の高い API やマイクロサービスを構築することが含まれます。Docker などのコンテナ化技術や Kubernetes などのオーケストレーション・ツールは、コンテナ化された環境で ML モデルを展開・管理するためによく使用され、スケーラビリティ、フォールト・トレランス、効率的なリソース利用を実現します。
• 監視と管理：ML インフラには、展開された ML モデルの性能、健全性、使用状況を追跡するための監視や管理機能が含まれています。監視ツールは、モデルのドリフト、データ品質の問題、性能指標（精度、遅延、スループットなど）を経時的に把握します。モデル管理プラットフォームは、デプロイされたモデルをバージョン管理、更新、保守するのに役立ちます。モデル管理プラットフォームは、進化するデータやビジネス要件に効果的かつ最新の状態を維持します。

ML インフラの重要性

ML インフラは、次のようなさまざまな理由で非常に重要になっています。

• データ爆発的増加：企業はさまざまなソースから膨大な量のデータを収集しており、このデータを効率的に処理・分析するためのスケーラブルなインフラを必要としています。
• 大規模で複雑な ML モデルの増加：深層学習ネットワークのような ML モデルには、トレーニングや推論のために、かなりの計算能力と特殊なハードウェア（GPU や TPU など）が必要であり、高度なインフラ構成の需要が高まっています。
• 拡張性：ML モデルが複雑化し、データ量が増大するにつれ、スケーラブルなインフラが重要になります。これには、分散コンピューティング・フレームワーク（Apache Spark など）、クラウドベースのリソース（AWS、Google Cloud Platform、Azure など）、効率的なリソースの割り当てと管理を可能にするコンテナ化技術（Docker や Kubernetes など）が含まれます。
• リアルタイムの意思決定：リアルタイムの知見や予測に依存する金融、ヘルスケア、eコマースなどの業界では、低遅延、高スループットのワークロードに対応できる堅牢な ML インフラが必要です。
• 競争優位性：企業は AI や ML 技術を活用して意思決定を改善し、顧客体験を向上させ、プロセスを自動化し、新しいビジネス・チャンスを開拓することの競争優位性をますます認識しています。これらのメリットを大規模に実現するには、信頼性の高い ML インフラが不可欠です。
• 規制コンプライアンス：GDPR や CCPA などのデータ・プライバシーやセキュリティ規制に準拠するには、データ・ガバナンス、監査可能性、モデル説明可能性のための堅牢なインフラが必要であり、ガバナンス機能が組み込まれた ML インフラへの投資を促進します。

機械学習インフラを実装するためのベストプラクティス

ML インフラを実装するためのベストプラクティスには、次のようなものがあります。

スケーラビリティ（拡張性）

ML インフラは、増大するデータ量、モデルの複雑さ、ユーザーの要求に対応するために拡張可能である必要があります。

以下の点に注意してください。

• スケーラブルなコンピューティング・リソース、ストレージ・オプション、ML ワークロードにあわせたマネージド・サービスを提供する AWS、Google Cloud Platform、Azure などのクラウドベースのソリューションを選択できます。
• 分散コンピューティング・フレームワーク（Apache Spark、Dask など）とスケーラブルなストレージ・システム（Hadoop Distributed File System、Amazon S3 など）を使用して、大規模なデータセットを処理し、計算を並列化します。
• 自動スケーリング機能を実装することで、ワークロードの需要に応じてリソースの割り当てを動的に調整し、リソースの効率的な利用と性能を確保します。

セキュリティ

ML インフラは、機密データ、モデル、インフラ・コンポーネントを不正アクセス、侵害、脆弱性から保護するために、セキュリティのベストプラクティスに従う必要があります。

以下の点に注意してください。

• ML インフラ内のデータと通信を保護するために、暗号化技術（転送中のデータには SSL/TLS、保存中の暗号化など）を適用します。
• アクセス制御、認証メカニズム、ロールベースの権限を実装し、機密性の高いリソースや API へのアクセスを制限します。
• ソフトウェア・コンポーネント、ライブラリ、依存関係を定期的に更新してパッチを適用し、セキュリティの脆弱性に対処し、安全な環境を維持します。
• ML モデルをセキュアで分離された環境（Kubernetes 名前空間、仮想プライベート・クラウドなど）に展開し、リスクを軽減し、データ保護規制へのコンプライアンスを確保することを検討してください。

コスト最適化

ML インフラは、性能、スケーラビリティ、信頼性の要件を満たすと同時に、費用対効果の高いものでなければなりません。

以下の点に注意してください。

• コンピューティング・インスタンスのサイズを適正化し、スポット・インスタンスやプリエンプティブル VM（クラウド・プロバイダがサポートしている場合）を利用し、イベント駆動型ワークロードにサーバーレス・コンピューティングを活用することで、リソースの利用を最適化します。
• 監視ツール（CloudWatch、Stackdriver、Prometheus など）を使用して、リソース使用量、性能指標、コスト傾向を監視して分析し、最適化の機会とコスト削減策を特定します。コスト管理と予算戦略（リソースのタグ付け、使用量の割り当て、予算のアラートなど）を実装し、さまざまな ML プロジェクトやチームにおける経費の管理、過剰プロビジョニングの防止、支出の最適化を行います。
• データ・アクセス・パターンと保持要件に基づいて、コスト効率の高いストレージ・ソリューション（オブジェクト・ストレージ、階層型ストレージ・オプションなど）を使用することを検討し、性能を犠牲にすることなくストレージ・コストを最小限に抑えることができます。

ツールとテクノロジーの選択

プロジェクトの要件、チームの専門知識、長期的な目標に沿った、堅牢で効率的な ML インフラを構築するには、適切なツールとテクノロジーを選択することが不可欠です。

以下の点に注意してください。

• データ量、モデルの複雑さ、リアルタイムの処理要件、既存のシステムとの統合など、ML プロジェクトの具体的なニーズを評価します。
• 使いやすさ、スケーラビリティ、コミュニティ・サポート、プログラミング言語やフレームワークとの互換性、ベンダー・ロックインのリスク、ツールやプラットフォームの選択コストなどの要素を考慮してください。
• TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Apache Spark などの一般的な ML プラットフォームやフレームワークをモデル開発、トレーニング、分散コンピューティングのタスクに活用します。
• クラウド・プロバイダ（AWS SageMaker、Google Cloud AI Platform、Azure Machine Learning など）が提供するマネージド ML サービスでは、ML ワークフローの合理化、モデルの自動展開、スケーラブルなインフラのプロビジョニングが可能です。
• コンテナ化技術（Docker、Kubernetes など）を活用して、ML アプリケーションをさまざまな環境に一貫してパッケージ化して展開し、移植性、再現性、スケーラビリティを確保します。
• ワークフローのオーケストレーション（例：Apache Airflow、Kubeflow Pipelines）、モデルのバージョン管理（例：MLflow、DVC）、監視（例：Prometheus、Grafana）に ML 固有のツールを使用することを検討し、ML チーム内の生産性、コラボレーション、運用の可視性を向上させます。

ML インフラの課題

ML インフラの管理には、スムーズな運用と ML プロジェクトを成功させるために組織が取り組むべきさまざまな課題があります。

ML インフラの管理で直面する一般的な課題と、それらを効果的に克服するためのソリューション／戦略を以下に挙げます。

データのバージョン管理

データセット、前処理ステップ、特徴量エンジニアリング間のバージョン管理や変更の追跡は困難であり、矛盾や実験の再現が困難になる可能性があります。

以下の点を考慮してください。

• Git のようなバージョン管理システムは、コードだけでなく、データセット、前処理スクリプト、モデル・アーティファクトの管理にも役立ちます。また、データ・サイエンティストが変更をコミットし、構造化された方法で変換を文書化するようにすます。
• DVC（Data Version Control）、Pachyderm、MLflow などのデータ・バージョン管理ツールやプラットフォームを使用して、変更を追跡し、再現性のあるデータ・パイプラインを作成し、大規模なデータセットを効率的に管理することもできます。
• データ系統の追跡を実装することで、異なるバージョンのデータセット、機能、モデル間の系統と依存関係を把握し、監査の容易性と再現性を高めます。

リソースの配分と最適化

トレーニング、実験、展開タスクに最適なリソース（コンピューティング・インスタンス、GPU、メモリなど）を割り当てることは複雑で、利用率不足や過剰プロビジョニングにつながる可能性があります。

以下の点を考慮してください。

• 監視・管理ツール（CloudWatch、Prometheus、Grafana など）を使用してリソースの利用率、性能指標、ワークロード・パターンを監視し、リソースのボトルネックや最適化の機会を特定します。
• ワークロードの需要、リソース使用量のしきい値、コストの考慮事項に基づいて自動スケーリング・ポリシーを実装し、リソースの割り当てを動的に調整し、必要に応じてインフラのリソースをスケールアップまたはスケールダウンします。
• コンテナ化およびオーケストレーション・プラットフォーム（Docker、Kubernetes など）を使用して、ML ワークロードを効率的に展開して管理し、コンテナベースの分離、リソースの分離、リソースの最適化のためのスケジューリング機能を活用します。

モデルの展開と提供

ML モデルを本番運用環境に展開し、低遅延で確実に予測を提供することは、依存関係、バージョン管理の問題、スケーラビリティ要件、統合の複雑さのために困難です。

以下の点を考慮してください。

• Docker を使用して ML モデルをコンテナ化し、依存関係、ライブラリ、ランタイム環境をパッケージ化することで、さまざまな環境（開発、テスト、本番環境など）で一貫した展開を実現します。
• TensorFlow Serving、TorchServe、FastAPI などのモデル・サービング・プラットフォームやフレームワークを使用して、モデルのバージョン管理、監視、A/B テストをサポートするスケーラブルで高性能なモデルを提供します。
• モデルの展開、テスト、バージョン管理を自動化するための継続的インテグレーション／継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインを実装し、シームレスな更新、ロールバック機能、展開ワークフローとの統合を確実にします。
• サーバーレス・コンピューティング・プラットフォーム（AWS Lambda、Azure Functions など）を活用して、イベント駆動型のモデルの提供、コスト最適化、リクエスト・ボリュームと並行性に基づく自動スケーリングを行います。

監視と性能管理

ML モデル、インフラ・コンポーネント、ワークフローの性能、健全性、動作をリアルタイムで監視することは、適切な監視とログ・メカニズムなしでは困難な場合があります。

以下の点を考慮してください。

• ロギングや監視ソリューション（ELK スタック、Prometheus/Grafana、クラウド監視など）を実装し、ML ワークフローやインフラにおける主要な性能指標（精度、遅延、スループットなど）、システムログ、エラー、異常を追跡します。
• アラートのメカニズムとしきい値を設定して、性能の問題、障害、期待される動作からの逸脱をプロアクティブに検出して対応し、システムの信頼性と稼働時間を確保します。
• 分散トレーシング・ツール（Jaeger、Zipkin など）を使用して、分散 ML システムのエンドツーエンドの実行パスと依存関係を追跡し、性能のボトルネックのデバッグ、最適化、根本原因分析を支援します。

まとめ

ML インフラは、データのバージョン管理、リソースの割り当て、モデル展開、性能監視などの重要な課題に対処することで、AI イニシアチブの成功に重要な役割を果たします。ML インフラの効果的な管理には、ベストプラクティスを実装し、これらの課題を克服するための適切なツールと戦略を活用する必要があります。データやコードにバージョン管理システムを導入し、自動スケーリングとコンテナ化でリソース割り当てを最適化し、スケーラブルなサービング・プラットフォームを使用してモデルを展開し、性能指標をリアルタイムで監視することで、組織は ML プロジェクトの信頼性、スケーラビリティ、効率性を確保できます。

堅牢な ML インフラを実装することで、チーム内の生産性とコラボレーションが向上するだけでなく、イノベーションの推進、ビジネス目標の達成、AI 技術の可能性を最大限に引き出すことができます。データ・サイエンティスト、エンジニア、開発者が複雑なモデルを試用し、増大するデータ量に対応するためのソリューションを拡張し、予測モデルを本番環境に自信を持って展開できるようにします。

ピュア・ストレージは FlashStack のようなソリューションを開発し、AI や ML データ・パイプラインに関連する課題に特化して対応しました。エンタープライズ規模に最適化された AI 対応インフラ・ソリューションを提供し、AI や ML のためのデータ・センターの拡張を支援します。ピュア・ストレージが AI と ML を加速し、ML インフラをどのようにサポートするかについて詳しくご覧ください。