【要約】【ハンズオン】 Docker + MLflow + DVC で構築するMLOps入門 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
機械学習特有の以下の課題を扱う。
- ・データ依存性：入力データによりモデル結果が変動する。
- ・再現性の欠如：学習時のデータや設定の管理が困難。
- ・リポジトリの肥大化：大規模データをGitで管理できない。
- ・運用の断絶：学習からデプロイまでのプロセスが手動で、人的ミスを招く。
// Approach
以下のステップで解決する。
1.Docker/uvによる基盤構築：MLflowとPostgreSQLをコンテナ化。
2.DVCによるデータ管理：実データは外部へ、Gitには
.dvcファイルのみ保持。3.MLflowによる実験管理：
mlflow.log_params等でパラメータを記録。4.Model Registryの活用：
@productionエイリアスでモデルを管理。5.FastAPIによるAPI化：
mlflow.pyfunc.load_modelでモデルをロード。6.GitHub Actionsによる自動化：CT/CDパイプラインを構築。
// Result
MLOpsの最小構成パイプラインが完成する。
- ・モデル更新をAPI再起動なし（Aliasの付け替え）で実現。
- ・GitHub Actionsによる自動学習・検証フローの確立。
- ・今後の展望として、S3連携やKubernetes、ドリフト検知への拡張を示唆。
Senior Engineer Insight
> 構成は極めて合理的だ。DVCによるデータ管理とMLflowのレジストリ活用は、再現性と運用の柔軟性を両立している。特にAliasを用いたモデル更新は、サービス停止を防ぐ実戦的な手法だ。ただし、本構成はCIに留まる。実運用ではS3等の外部ストレージ連携や、Kubernetesによるスケーリング、ドリフト検知の実装が必須となる。プロトタイプとしては満点だが、本番投入にはさらなる堅牢化が必要だ。