機械学習 (ML) プロジェクトにおいて、最も重要なコンポーネントの 1 つはバージョン管理です。従来のソフトウェア開発とは異なり、ML プロジェクトの管理にはソース コードだけでなく、時間の経過とともに進化するデータとモデルも関係します。そのため、実験を管理し、最適なモデルを選択し、最終的に実稼働環境にデプロイするために、これらすべてのコンポーネントの同期とトレーサビリティを確保する堅牢なシステムが必要です。このブログ投稿では、ML モデルと実験を効果的に管理するためのベスト プラクティスを検討します。

ML リソース管理の 3 つの柱

機械学習モデルを構築する場合、管理する必要がある主要なリソースが 3 つあります:

1. データ
2. プログラム (コード)
3. モデル

これらのリソースはそれぞれ重要であり、異なる速度で進化します。新しいサンプルや更新によってデータが変更され、モデルのパラメーターが微調整され、基礎となるコードが新しい手法や最適化によって更新される可能性があります。これらのリソースを同期した方法で一緒に管理することは不可欠ですが、困難です。したがって、各実験を正確に記録して追跡する必要があります。

モデルのバージョニングが必要な理由

機械学習ではバージョン管理が非常に重要です。特に次の要因によります。

データの変更: トレーニング データ、テスト データ、検証データは変更または更新される場合があります。

パラメータの変更: モデルのハイパーパラメータはパフォーマンスを向上させるためにトレーニング中に微調整され、これらとモデルのパフォーマンスとの関係を追跡する必要があります。

モデルのパフォーマンス: 導入に最適なモデルが確実に選択されるように、各モデルのパフォーマンスをさまざまなデータセットで一貫して評価する必要があります。

適切なバージョン管理がないと、特定の条件下でどのモデルが最も優れたパフォーマンスを発揮したかを見失い、非効率的な意思決定を行ったり、最悪の場合、次善のモデルをデプロイしたりする危険性があります。

機械学習プロジェクトにおけるモデルのバージョン管理と実験を管理するための主要な手順は次のとおりです。

ステップ 1: プロジェクト名とバージョン名の確立

ML の旅を始める前に、プロジェクトに意味のある名前を付けてください。プロジェクト名はモデルの目標を簡単に反映し、後で見た人にとって意味がわかるものでなければなりません。例えば：

• 韓国語から英語への翻訳に焦点を当てたプロジェクトのtranslate_kr2en。
• 携帯電話の画面の傷を検出するプロジェクトの screen_clean。

プロジェクトに名前を付けた後、モデルのバージョン管理システムをセットアップする必要があります。これにより、以下が追跡されるはずです:

• トレーニングに使用されるデータ
• ハイパーパラメータ
• モデル アーキテクチャ
• 評価結果

これらの手順により、どのモデルが最も優れたパフォーマンスを発揮したのか、どのデータセットまたはパラメータが成功につながったのかを迅速に特定できます。

ステップ 2: 構造化データベースに実験を記録する

実験を効果的に管理するには、構造化されたログ システムを使用する必要があります。データベース スキーマは、各モデル トレーニング反復のさまざまな側面をログに記録するのに役立ちます。たとえば、以下を格納するテーブルを含むモデル管理データベースを作成できます:

• モデル名とバージョン: モデルのさまざまなバージョンを追跡します。
• 実験テーブル: パラメーター、データ パス、評価メトリクス、モデル ファイル パスを記録します。
• 評価結果: さまざまなデータセットでのモデルのパフォーマンスを追跡します。

モデル管理データベースのスキーマの例は次のとおりです:

 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|Model Name |   Exp ID  | Parameters  | Eval Score | Model Path |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|translate_ |           |            |            | ./model/   |
|kr2en_v1   |   1       | lr:0.01    |Preci:0.78  | v1.pth     |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  

モデルをトレーニングするたびに、このテーブルにエントリが追加され、さまざまなパラメーターやデータ セットがパフォーマンスにどのように影響するかを追跡できるようになります。このロギングにより、再現性とバージョン管理にとって重要な実験のコンテキストを決して失うことがなくなります。

ステップ 3: 本番環境でのモデル バージョンの追跡

モデルがデプロイされると、バージョン追跡は停止しません。推論結果を、それを生成したモデルの特定のバージョンにリンクして、現実世界のシナリオでモデルがどのように実行されるかを監視する必要があります。たとえば、モデルが予測を行う場合、後で実際のデータに対してパフォーマンスを評価できるように、モデルのバージョンを出力に記録する必要があります。

これにより、モデルの動作を次のように追跡できます:

• 生産データに基づいて現行モデルの弱点を特定します。
• パフォーマンスに関する洞察に基づいて将来のモデルを最適化します。

一貫したバージョン命名システムを維持すると、パフォーマンスの問題が発生した場合に、迅速な特定とトラブルシューティングが可能になります。

ステップ 4: モデル管理サービスの作成

複数の環境にわたるモデルと実験のバージョン管理を管理する 1 つの方法は、モデル管理サービスを作成することです。このサービスは、FastAPI や PostgreSQL などのテクノロジーを使用して構築できます。モデル管理サービスは次のようになります:

• モデルとそのバージョンを登録します。
• 実験結果を追跡します。
• システムにクエリを実行したり、システムに新しいデータを追加したりするための REST API を提供します。

このアーキテクチャにより、構造化されたスケーラブルな方法でモデルのバージョンを管理できます。 API 呼び出しを介してサービスにアクセスすることで、エンジニアやデータ サイエンティストは実験データを登録および取得できるため、管理プロセスがより協力的かつ合理化されます。

ステップ 5: パイプライン学習とバッチ学習

モデルのトレーニングと改善を繰り返すと、学習パターンの管理が重要になります。一般的な学習アプローチは 2 つあります:

パイプライン学習パターン: モデルは、エンドツーエンドの自動パイプラインの一部としてトレーニング、検証、デプロイされます。各ステップはログに記録され、バージョン管理され、透明性と再現性が保証されます。

バッチ学習パターン: モデルは新しいデータ バッチを使用して定期的にトレーニングされます。各バッチはバージョン管理する必要があり、対応するモデルにはモデル バージョンとデータ バッチ識別子の両方でタグ付けする必要があります。

これらの学習パターンを管理すると、さまざまなトレーニング計画やデータの変更が時間の経過とともにモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを追跡できるようになります。

結論

モデルのバージョン管理は、機械学習プロジェクトの成功の根幹です。データ、プログラム、モデルのバージョンを効果的に管理することで、実験の再現性、結果の追跡が可能になり、運用モデルの保守が容易になります。構造化データベース、RESTful サービス、一貫したログを採用すると、機械学習ワークフローがより組織化され、スケーラブルになります。

次回のブログでは、実稼働環境で最適なパフォーマンスを実現するための学習パターンの管理とモデルの比較について詳しく説明します。乞うご期待！