論文の概要: A Systematic Review of MLOps Tools: Tool Adoption, Lifecycle Coverage, and Critical Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16371v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 15:08:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 07:09:34.253426
• Title: A Systematic Review of MLOps Tools: Tool Adoption, Lifecycle Coverage, and Critical Insights
• Title（参考訳）: MLOpsツールの体系的レビュー:ツールの採用、ライフサイクルカバレッジ、批判的洞察
• Authors: Zakkarija Micallef, Keerthiga Rajenthiram, Ilias Gerostathopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,MLOpsツールに着目した学術文献の体系的なレビューを行う。 ツールをMLOpsライフサイクルコンポーネントにマップして、それらが対処するように設計された機能、スコープ、課題を明らかにします。 これは、現実のMLOpsパイプラインにおけるMLOpsツール間の相互運用性の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.323417621307761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine Learning Operations (MLOps) has become increasingly critical as more organisations move ML models into production. However, the growing landscape of MLOps solutions has introduced complexity for practitioners trying to select appropriate tools. To investigate how and why these tools are adopted in practice, this paper conducts a systematic review of the academic literature focused on MLOps tools. We map tools to MLOps lifecycle components to reveal their function, scope, and the challenges they are designed to address. We identify usage trends and synthesise reported benefits and limitations. The most commonly used components, according to the findings, are orchestration frameworks, data versioning, experiment tracking, and managed cloud platforms. No single tool covers the entire lifecycle, so researchers often combine multiple tools to build complete pipelines. This highlights the importance of interoperability across MLOps tools in real-world MLOps pipelines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習オペレーション(MLOps)は、より多くの組織がMLモデルを本番環境に移行するにつれ、ますます重要になっている。 しかし、MLOpsソリューションの展開する状況は、適切なツールを選択しようとする実践者にとって複雑さをもたらしている。 本報告では,これらのツールが実際にどのように採用されているのか,また,MLOpsツールに焦点をあてた学術文献を体系的にレビューする。 ツールをMLOpsライフサイクルコンポーネントにマップして、それらが対処するように設計された機能、スコープ、課題を明らかにします。 使用傾向を特定し、報告されたメリットと制限を合成する。 調査によると、最も一般的に使用されているコンポーネントは、オーケストレーションフレームワーク、データバージョニング、実験追跡、マネージドクラウドプラットフォームである。 ライフサイクル全体をカバーするツールはひとつもないため、研究者は複数のツールを組み合わせてパイプラインを構築することが多い。 これは、現実のMLOpsパイプラインにおけるMLOpsツール間の相互運用性の重要性を強調している。

関連論文リスト

• Teaching LLMs to Learn Tool Trialing and Execution through Environment Interaction [31.689383152872534]
  ToolMasterは、ツールの使用を黄金のツール呼び出しトラジェクトリの模倣から、環境とのインタラクションを通じてツールの使用を積極的に学習するフレームワークである。 ツール計画と実行のためにLLMを最適化するために、ToolMasterはトライアルと実行のパラダイムを採用している。 実験の結果、ツールマスターは、見知らぬツールや馴染みのないツールをまたいだ一般化や堅牢性という点で、既存のベースラインを著しく上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-19T06:46:33Z)
• Tool Learning in the Wild: Empowering Language Models as Automatic Tool Agents [56.822238860147024]
  大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、彼らのユーティリティを拡張するための有望なアプローチとして現れました。 以前のメソッドは、ツールドキュメントを手動で解析し、コンテキスト内デモを作成し、ツールをLLMがステップバイステップの推論で使用する構造化フォーマットに変換する。 LLMがツール使用ワークフローを自動化できるフレームワークであるAutoToolsを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T11:40:58Z)
• Towards Completeness-Oriented Tool Retrieval for Large Language Models [60.733557487886635]
  現実世界のシステムは多種多様なツールを組み込んでおり、全てのツールを大規模言語モデルに入力することは不可能である。 既存のツール検索手法は主にユーザクエリとツール記述間のセマンティックマッチングに焦点を当てている。 我々は,ユーザクエリとツール記述のセマンティックな類似性だけでなく,ツールの協調的情報も考慮した,新しいモデル診断型協調学習型ツール検索手法であるCOLTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T06:41:23Z)
• Planning, Creation, Usage: Benchmarking LLMs for Comprehensive Tool Utilization in Real-World Complex Scenarios [93.68764280953624]
  UltraToolは、ツール利用におけるLarge Language Modelsの能力を改善し評価するために設計された、新しいベンチマークである。 現実の複雑さを強調し、効果的な問題解決のために正確で多段階の計画を必要とする。 UltraToolの重要な特徴は、ツールの使用前に発生する自然言語による計画の独立した評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T16:52:56Z)
• EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction [56.02100384015907]
  EasyToolは、多種多様で長いツールドキュメントを統一的で簡潔なツール命令に変換するフレームワークである。 トークン使用量を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:45:11Z)

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。