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新しい AWS コースで ML モデルを運用する方法を学ぶ
この記事は2021年7月に Kumar Kumaraguruparan によって執筆された Learn how to operationalize ML models with new AWS course を翻訳したものです。
VentureBeatのレポートでは、データサイエンスプロジェクトの 87% が本番環境にはなっていないと指摘しています。人工知能（AI）の運用化における3つの課題の1つとして機械学習と運用（MLOps）のスキルの欠如を指摘した International Data Corporation（IDC） のレポートを踏まえると、この結果は驚くことではありません。また Forrester の調査の参加者の 52% は、MLOps への投資はカスタマーエクスペリエンスの向上につながると考えています。
MLOps って何ですか？
MLOps は、開発と運用 (DevOps) のプラクティスと似たプラクティスです。DevOps プラクティスは、一連のツール、自動化、プロセス、およびチームワークにより、ソフトウェア開発者と運用者間の調整ギャップを埋め、本番環境へのコードのデプロイをより迅速で頻繁なものにします。
MLOps は次の3つの理由から DevOps よりもチャレンジングです。1) DevOps のプラクティスとは異なり、ソフトウェア開発者や運用者にさらに2 つ (つまり、データエンジニアとデータサイエンティスト) を加えた 4 つのロール間で作業を調整する必要がある。2) MLOps では、コードに加えてモデルとデータの両方を展開している。3) ML 予測の確率的性質により、ビジネス指標との整合性を確保するために、予測品質を継続的に監視する必要があります。
これらの 3つの主要な課題に対処する方法を学ぶことは、ML モデルの運用に不可欠です。もしあなたが DevOps エンジニア、ML エンジニア、開発者、または ML モデルの運用を担当する運用スタッフの場合、新しい 3 日間の仮想クラスルームトレーニング「MLOps Engineering on AWS」は、ML モデルをパイロットから運用へ移行する際に必要とされるスキルの開発に役立ちます。Indeed の 2021 年のレポートによると、ML エンジニアは平均給与が125,000ドル (USD)のアメリカで上位10位の AI 職種の1つです。
コースについて
「MLOps Engineering on AWS」は中級レベルのコースで、AWS 認定インストラクターの協力を得て、ハンズオン環境でモデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリング、トラブルシューティングを実践できます。また、ML ワークフローのビルド、トレーニング、デプロイの各段階を自動化することで、DevOps のコードパイプラインの概念をモデルに拡張する方法も学びます。これらのステージは、ML モデルの運用を成功させるために不可欠です。
このコースは、MLOps と DevOps の類似点と相違点について議論することから始まり、MLOps の実践におけるコラボレーションとコミュニケーションを強化する必要性を理解するのに役立ちます。また、ML ワークフローの自動化のためのさまざまなツールについても説明します。AWS 認定インストラクターが、リスクを最小限に抑えるためのさまざまなデプロイ戦略をガイドします。また、モデルの予測とビジネス要件の整合性を監視するだけでなく、デプロイされたモデルのリソース消費とレイテンシーを監視する方法についても学習します。
その過程で、レッスンとラボの内容を振り返り、組織で進化して実装できる MLOps アクションプランを完成させます。
このコースへの登録に関心のある受講者は、DevOps の 1 年以上の経験と、AWS での ML の基礎知識を有することが求められます。また、「DevOps Engineering on AWS」コースと「Practical Data Science with Amazon SageMaker」コースを修了することで、この要件を満たすことができます。
クラスにバーチャルで参加するか直接参加するかに関わらず、質問をしたり、ソリューションに取り組んだり、深い技術的知識を持つ AWS 認定インストラクターからリアルタイムのフィードバックを受けることができます。
AWS Certified Machine Learning – Specialty の取得を目指す方へ
AWS ML サービスに関する専門知識の証明を AWS から取得したい場合は、AWS Certified Machine Learning – Specialty の取得をご検討ください。「MLOps Engineering on AWS」コースでは、ML ソリューションのデプロイと運用に関するトピックを取り上げますので、 AWS Certified Machine Learning – Specialty 試験の準備に追加情報として有効です。
詳細を知りたい場合、どのようなリソースが利用可能ですか？
ML 向けの AWS トレーニングと認定の詳細については、 AWS Machine Learning ランプアップガイド をダウンロードしてください。また、 ML コースのライブラリを探索することもできます。多くの無料のオンデマンドデジタルリソースと、いくつかの AWS 認定インストラクター主導の仮想クラスルームトレーニングを提供しています。
コース開催予定
ブログの中で紹介している新コース「MLOps Engineering on AWS」は、2022年4月から日本語クラスも提供開始予定です。DevOps のプラクティスを機械学習モデルの構築、トレーニング、およびデプロイに取り入れる方法を学ぶことができるトレーニングとなっていますので、AWS 上の MLOps にご興味がある方、ブログの内容にご興味持たれた方は、ぜひご受講を検討いただければと思います。AWS Training & Certification で開催日の検索とお申し込みが可能です。コースの期間は3日間、直近の開催は4月、6月で下記リンクからお申込みいただけます。お待ちしております。
本ブログの翻訳は Technical Trainer の佐中晋が担当しました。