論文の概要: Exploring MLOps Dynamics: An Experimental Analysis in a Real-World Machine Learning Project

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13473v1
• Date: Sat, 22 Jul 2023 10:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 17:06:50.022717
• Title: Exploring MLOps Dynamics: An Experimental Analysis in a Real-World Machine Learning Project
• Title（参考訳）: MLOps Dynamicsの探索: 実世界の機械学習プロジェクトでの実験分析
• Authors: Awadelrahman M. A. Ahmed
• Abstract要約: この実験には総合的なMLOpsワークフローが含まれており、問題定義、データ取得、データ準備、モデル開発、モデルデプロイメント、監視、管理、スケーラビリティ、ガバナンスとコンプライアンスといった重要なフェーズをカバーしている。 体系的な追跡手法を用いて、焦点を絞ったメインフェーズから特定のフェーズへの修正を文書化し、そのような修正の理由を捉えた。 その結果得られたデータは、MLOpsプロセスの相互依存性と実験フレームワーク内の反復的な特性を視覚的に表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents an experiment focused on optimizing the MLOps (Machine Learning Operations) process, a crucial aspect of efficiently implementing machine learning projects. The objective is to identify patterns and insights to enhance the MLOps workflow, considering its iterative and interdependent nature in real-world model development scenarios. The experiment involves a comprehensive MLOps workflow, covering essential phases like problem definition, data acquisition, data preparation, model development, model deployment, monitoring, management, scalability, and governance and compliance. Practical tips and recommendations are derived from the results, emphasizing proactive planning and continuous improvement for the MLOps workflow. The experimental investigation was strategically integrated within a real-world ML project which followed essential phases of the MLOps process in a production environment, handling large-scale structured data. A systematic tracking approach was employed to document revisits to specific phases from a main phase under focus, capturing the reasons for such revisits. By constructing a matrix to quantify the degree of overlap between phases, the study unveils the dynamic and iterative nature of the MLOps workflow. The resulting data provides visual representations of the MLOps process's interdependencies and iterative characteristics within the experimental framework, offering valuable insights for optimizing the workflow and making informed decisions in real-world scenarios. This analysis contributes to enhancing the efficiency and effectiveness of machine learning projects through an improved MLOps process. Keywords: MLOps, Machine Learning Operations, Optimization, Experimental Analysis, Iterative Process, Pattern Identification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では機械学習プロジェクトを効率的に実装する上で重要な側面であるMLOps(Machine Learning Operations)プロセスの最適化に焦点を当てた実験を行う。 その目的は、実世界のモデル開発シナリオにおける反復的かつ相互依存の性質を考慮して、mlopsワークフローを強化するためのパターンと洞察を特定することである。 この実験には包括的なMLOpsワークフローが含まれており、問題定義、データ取得、データ準備、モデル開発、モデルデプロイメント、監視、管理、スケーラビリティ、ガバナンスとコンプライアンスといった重要なフェーズをカバーする。 MLOpsワークフローの積極的な計画と継続的改善を強調した、実践的なヒントとレコメンデーションが結果から導かれる。 実験は実世界のmlプロジェクトに統合され、本番環境におけるmlopsプロセスの本質的なフェーズを追従し、大規模構造化データを処理した。 主相から特定の相への再訪を文書化するために体系的な追跡手法が採用され、再訪の理由を捉えた。 位相間の重なりの度合いを定量化するマトリックスを構築することで、この研究はmlopsワークフローの動的かつ反復的な性質を明らかにする。 その結果得られたデータは、MLOpsプロセスの相互依存性と実験フレームワーク内の反復的な特性を視覚的に表現し、ワークフローを最適化し、現実世界のシナリオで情報的決定を行うための貴重な洞察を提供する。 この分析は、改良されたmlopsプロセスを通じて機械学習プロジェクトの効率と有効性を高めるのに寄与する。 キーワード:MLOps、機械学習操作、最適化、実験分析、反復プロセス、パターン識別。

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