論文の概要: Professional Insights into Benefits and Limitations of Implementing MLOps Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13115v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 19:40:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 18:47:08.635639
- Title: Professional Insights into Benefits and Limitations of Implementing MLOps Principles
- Title（参考訳）: MLOps原則導入のメリットと限界に関する専門家の見解
- Authors: Gabriel Araujo, Marcos Kalinowski, Markus Endler, Fabio Calefato,
- Abstract要約: 機械学習オペレーション(MLOps)は、マシンラーニングアプリケーションのデプロイとメンテナンスに開発、テスト、運用を組み合わせる一連のプラクティスとして登場した。
オンライン教師あり学習におけるMLOps原則のメリットと限界を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.188979489866561
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Machine Learning Operations (MLOps) has emerged as a set of practices that combines development, testing, and operations to deploy and maintain machine learning applications. Objective: In this paper, we assess the benefits and limitations of using the MLOps principles in online supervised learning. Method: We conducted two focus group sessions on the benefits and limitations of applying MLOps principles for online machine learning applications with six experienced machine learning developers. Results: The focus group revealed that machine learning developers see many benefits of using MLOps principles but also that these do not apply to all the projects they worked on. According to experts, this investment tends to pay off for larger applications with continuous deployment that require well-prepared automated processes. However, for initial versions of machine learning applications, the effort taken to implement the principles could enlarge the project's scope and increase the time needed to deploy a first version to production. The discussion brought up that most of the benefits are related to avoiding error-prone manual steps, enabling to restore the application to a previous state, and having a robust continuous automated deployment pipeline. Conclusions: It is important to balance the trade-offs of investing time and effort in implementing the MLOps principles considering the scope and needs of the project, favoring such investments for larger applications with continuous model deployment requirements.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 機械学習オペレーション(MLOps)は、開発、テスト、運用を組み合わせて機械学習アプリケーションのデプロイとメンテナンスを行う一連のプラクティスとして登場した。
目的:本稿では,オンライン教師あり学習におけるMLOps原則のメリットと限界を評価する。
方法: 経験豊富な機械学習開発者6名を対象に、オンライン機械学習アプリケーションにMLOps原則を適用することのメリットと制限について、2つのフォーカスグループセッションを行った。
結果: 機械学習の開発者はMLOps原則を使うことの多くのメリットを享受しているが、これらは彼らが取り組んでいるすべてのプロジェクトに当てはまらない。
専門家によると、この投資は、十分に準備された自動化プロセスを必要とする継続的デプロイメントを備えた大規模アプリケーションに対して対価を支払う傾向にある。
しかしながら、初期バージョンの機械学習アプリケーションでは、その原則の実装に要する労力はプロジェクトのスコープを拡大し、最初のバージョンを本番環境にデプロイするために必要な時間を増やすことができる。
議論の結果、ほとんどのメリットは、エラーが発生しやすい手動ステップの回避、アプリケーションの以前の状態への復元、堅牢な継続的自動デプロイメントパイプラインの確立に関連している、という結論に達した。
結論: プロジェクトのスコープとニーズを考慮してMLOps原則を実装する上で、投資時間と労力のトレードオフをバランスさせることが重要です。
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