論文の概要: ML DevOps Adoption in Practice: A Mixed-Method Study of Implementation Patterns and Organizational Benefits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05634v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 16:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:18.876611
• Title: ML DevOps Adoption in Practice: A Mixed-Method Study of Implementation Patterns and Organizational Benefits
• Title（参考訳）: ML DevOps導入の実践 - 実装パターンと組織的メリットの混合手法による研究
• Authors: Dileepkumar S R, Juby Mathew,
• Abstract要約: 機械学習(ML) DevOps(MLOps)は、さまざまな産業でMLモデルを効率的に運用するための重要なフレームワークとして登場した。 本研究では,文献と実証分析を組み合わせることで,ML DevOpsの採用動向,実装の取り組み,メリットについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine Learning (ML) DevOps, also known as MLOps, has emerged as a critical framework for efficiently operationalizing ML models in various industries. This study investigates the adoption trends, implementation efforts, and benefits of ML DevOps through a combination of literature review and empirical analysis. By surveying 150 professionals across industries and conducting in-depth interviews with 20 practitioners, the study provides insights into the growing adoption of ML DevOps, particularly in sectors like finance and healthcare. The research identifies key challenges, such as fragmented tooling, data management complexities, and skill gaps, which hinder widespread adoption. However, the findings highlight significant benefits, including improved deployment frequency, reduced error rates, enhanced collaboration between data science and DevOps teams, and lower operational costs. Organizations leveraging ML DevOps report accelerated model deployment, increased scalability, and better compliance with industry regulations. The study also explores the technical and cultural efforts required for successful implementation, such as investments in automation tools, real-time monitoring, and upskilling initiatives. The results indicate that while challenges remain, ML DevOps presents a viable path to optimizing ML lifecycle management, ensuring model reliability, and enhancing business value. Future research should focus on standardizing ML DevOps practices, assessing the return on investment across industries, and developing frameworks for seamless integration with traditional DevOps methodologies
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML) DevOps(MLOps)は、さまざまな産業でMLモデルを効率的に運用するための重要なフレームワークとして登場した。 本研究では,文献レビューと実証分析を組み合わせることで,ML DevOpsの採用動向,実装の取り組み,メリットについて検討する。 業界全体で150人のプロフェッショナルを調査し、20人の実践者との詳細なインタビューを行うことで、特に金融やヘルスケアといった分野において、ML DevOpsの採用の増加に関する洞察を提供する。 この研究は、断片化されたツール、データ管理の複雑さ、スキルギャップといった重要な課題を特定し、広く採用を妨げている。 デプロイメント頻度の改善、エラー率の削減、データサイエンスとDevOpsチームのコラボレーションの強化、運用コストの削減などだ。 ML DevOpsレポートを活用する組織は、モデルデプロイメントを加速し、スケーラビリティを高め、業界規制への準拠性を向上した。 この研究は、自動化ツールへの投資、リアルタイムモニタリング、スキルアップイニシアチブなど、実装を成功させるために必要な技術的、文化的な取り組みについても検討している。 その結果、課題は残るものの、ML DevOpsはMLライフサイクル管理を最適化し、モデルの信頼性を保証し、ビジネス価値を高めるための実行可能な道を示します。 今後の研究は、ML DevOpsプラクティスの標準化、業界全体の投資のリターンの評価、従来のDevOps方法論とのシームレスな統合のためのフレームワークの開発に注力する必要がある。

関連論文リスト

• DSMoE: Matrix-Partitioned Experts with Dynamic Routing for Computation-Efficient Dense LLMs [70.91804882618243]
  本稿では,事前学習したFFN層を計算ブロックに分割することで,分散化を実現するDSMoEを提案する。 我々は,Sigmoid アクティベーションとストレートスルー推定器を用いた適応型エキスパートルーティングを実装し,トークンがモデル知識の様々な側面に柔軟にアクセスできるようにする。 LLaMAモデルを用いた実験により、DSMoEは既存のプルーニング法やMoE法に比べて優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:37:26Z)
• A Framework for Using LLMs for Repository Mining Studies in Empirical Software Engineering [12.504438766461027]
  大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアリポジトリを分析する革新的な方法を提供することで、ソフトウェア工学(SE)を変革した。 私たちの研究は、PRIMES(Prompt Refinement and Insights for Mining Empirical Software repository)というフレームワークをまとめています。 この結果,PRIMESの標準化により,LLMを用いた研究の信頼性と精度が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T06:08:57Z)
• The Role of DevOps in Enhancing Enterprise Software Delivery Success through R&D Efficiency and Source Code Management [0.4532517021515834]
  本研究は、ソフトウェアデリバリの成功のための研究開発効率の向上とソースコード管理(SCM)に焦点を当てる。 定性的な方法論を使用して、データをDevOpsを実装する大企業のケーススタディから収集した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T16:01:43Z)
• Towards Trustworthy Machine Learning in Production: An Overview of the Robustness in MLOps Approach [0.0]
  近年、AI研究者や実践家は、信頼性と信頼性のある意思決定を行うシステムを構築するための原則とガイドラインを導入している。 実際には、システムが運用され、実際の環境で継続的に進化し、運用するためにデプロイされる必要がある場合に、根本的な課題が発生する。 この課題に対処するため、MLOps(Machine Learning Operations)は、デプロイメントにおけるMLソリューションを標準化するための潜在的なレシピとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T09:34:08Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python [63.37350735954699]
  MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。 実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T14:22:20Z)
• Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.67495900436728]
  本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。 本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。 本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z)
• Benchmarking Automated Machine Learning Methods for Price Forecasting Applications [58.720142291102135]
  自動機械学習(AutoML)ソリューションで手作業で作成したMLパイプラインを置換する可能性を示す。 CRISP-DMプロセスに基づいて,手動MLパイプラインを機械学習と非機械学習に分割した。 本稿では、価格予測の産業利用事例として、ドメイン知識とAutoMLを組み合わせることで、ML専門家への依存が弱まることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T10:27:38Z)
• Reasonable Scale Machine Learning with Open-Source Metaflow [2.637746074346334]
  既存のツールを再購入しても、現在の生産性の問題は解決しない、と私たちは主張します。 私たちは、データ実践者の生産性を高めるために明示的に設計された、MLプロジェクトのためのオープンソースのフレームワークであるMetaflowを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T11:28:09Z)
• Opportunities for Machine Learning to Accelerate Halide Perovskite Commercialization and Scale-Up [5.5532399751725]
  ハロゲン化ペロブスカイトの商業化を妨げる実用的課題を概観する。 機械学習(ML)ツールがどのように役立つかについて論じる。 MLツールを特定の業界のニーズに適応させる上で、業界と学術のパートナーシップがいかに役立つかを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T06:35:46Z)
• Practical Machine Learning Safety: A Survey and Primer [81.73857913779534]
  自動運転車のような安全クリティカルなアプリケーションにおける機械学習アルゴリズムのオープンワールド展開は、さまざまなML脆弱性に対処する必要がある。 一般化エラーを低減し、ドメイン適応を実現し、外乱例や敵攻撃を検出するための新しいモデルと訓練技術。 我々の組織は、MLアルゴリズムの信頼性を異なる側面から向上するために、最先端のML技術を安全戦略にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T05:56:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。