MLOpsの基本概念から実験管理、パイプライン自動化、モデル管理、CI/CDまで、機械学習システムの運用に必要な知識を体系的に学びます
シリーズ概要
このシリーズは、MLOps（Machine Learning Operations）の理論と実装を基礎から段階的に学べる全5章構成の実践的教育コンテンツです。
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルの開発から本番環境へのデプロイ、運用、監視までのライフサイクル全体を効率化・自動化するための実践的な手法です。実験管理によるハイパーパラメータトラッキング、データバージョン管理、モデルレジストリによる成果物の一元管理、パイプライン自動化による学習・評価・デプロイの効率化、CI/CDによる品質保証と継続的デリバリー、モニタリングによる本番環境でのパフォーマンス追跡、これらの技術はスタートアップから大企業まで、あらゆる規模の機械学習プロジェクトで必須のスキルとなっています。Google、Netflix、Uberといった企業が実用化している機械学習の生産性向上技術を理解し、実装できるようになります。MLflowやKubeflow、Airflowなどの主要ツールを使った実践的な知識を提供します。
特徴:
- ✅ 理論から実践まで: MLOpsの概念から実装、運用まで体系的に学習
- ✅ 実装重視: 40個以上の実行可能なPython/MLflow/Kubeflow/Airflowコード例
- ✅ 実務指向: 実際のプロダクション環境を想定した実践的なワークフロー
- ✅ 最新技術準拠: MLflow、Kubeflow、Airflow、GitHub Actionsを使った実装
- ✅ 実用的応用: 実験管理・パイプライン自動化・モデル管理・CI/CDの実践
総学習時間: 5-6時間（コード実行と演習を含む）
学習の進め方
推奨学習順序
初学者の方（MLOpsをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章（全章推奨）
- 所要時間: 5-6時間
中級者の方（ML開発の経験あり）:
- 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章
- 所要時間: 4-5時間
特定トピックの強化:
- MLOps基礎・MLライフサイクル: 第1章（集中学習）
- 実験管理・DVC: 第2章（集中学習）
- パイプライン自動化: 第3章（集中学習）
- モデル管理: 第4章（集中学習）
- CI/CD: 第5章（集中学習）
- 所要時間: 60-80分/章
各章の詳細
第1章：MLOpsの基礎
難易度: 中級
読了時間: 60-70分
コード例: 6個
学習内容
- MLOpsとは - 定義、DevOpsとの違い、必要性
- MLライフサイクル - データ収集、学習、評価、デプロイ、監視
- MLOpsの課題 - 再現性、スケーラビリティ、モニタリング
- MLOpsツールスタック - MLflow、Kubeflow、Airflow、DVC
- MLOpsの成熟度モデル - Level 0（手動）から Level 3（自動化）まで
学習目標
- ✅ MLOpsの基本概念を理解する
- ✅ MLライフサイクルの各フェーズを説明できる
- ✅ MLOpsの主要な課題を特定できる
- ✅ 主要なMLOpsツールの役割を理解する
- ✅ MLOps成熟度モデルを説明できる
第2章：実験管理とバージョン管理
難易度: 中級
読了時間: 70-80分
コード例: 10個
学習内容
- 実験管理の重要性 - ハイパーパラメータトラッキング、メトリクス記録
- MLflow - 実験トラッキング、モデルレジストリ、プロジェクト管理
- Weights & Biases - 実験可視化、チームコラボレーション
- DVC（Data Version Control） - データバージョン管理、パイプライン定義
- 実験再現性 - シード固定、環境管理、依存関係管理
学習目標
- ✅ 実験管理の重要性を理解する
- ✅ MLflowで実験をトラッキングできる
- ✅ DVCでデータをバージョン管理できる
- ✅ 実験の再現性を確保できる
- ✅ ハイパーパラメータチューニングを管理できる
第3章：パイプライン自動化
難易度: 中級〜上級
読了時間: 70-80分
コード例: 9個
学習内容
- MLパイプラインの設計 - データ前処理、特徴量エンジニアリング、学習、評価
- Apache Airflow - DAG定義、スケジューリング、依存関係管理
- Kubeflow Pipelines - コンテナベースパイプライン、Kubernetes統合
- Prefect - 動的ワークフロー、エラーハンドリング、再試行
- ワークフロー設計パターン - 並列実行、条件分岐、エラーハンドリング
学習目標
- ✅ MLパイプラインの設計原則を理解する
- ✅ AirflowでDAGを定義できる
- ✅ Kubeflowでパイプラインを作成できる
- ✅ パイプラインの依存関係を管理できる
- ✅ エラーハンドリングと再試行を実装できる
第4章：モデル管理
難易度: 中級〜上級
読了時間: 60-70分
コード例: 8個
学習内容
- モデルレジストリ - モデルの一元管理、バージョニング、ステージ管理
- モデルバージョニング - セマンティックバージョニング、タグ管理
- メタデータ管理 - モデル属性、学習条件、評価メトリクス
- モデルデプロイメント - Staging、Production、Archived
- A/Bテスト - カナリアリリース、シャドウモード、段階的ロールアウト
学習目標
- ✅ モデルレジストリの役割を理解する
- ✅ モデルのバージョン管理を実装できる
- ✅ メタデータを適切に管理できる
- ✅ モデルのステージ管理を実装できる
- ✅ A/Bテストとカナリアリリースを設計できる
第5章：CI/CD for ML
難易度: 上級
読了時間: 70-80分
コード例: 9個
学習内容
- ML向けCI/CD - データテスト、モデルテスト、統合テスト
- GitHub Actions - ワークフロー定義、自動化トリガー、マトリクスビルド
- Jenkins for ML - パイプライン構築、GPU環境管理
- 自動テスト - データ検証、モデル性能テスト、レグレッションテスト
- デプロイメント戦略 - ブルー/グリーンデプロイ、カナリアリリース、ロールバック
学習目標
- ✅ ML向けCI/CDの特徴を理解する
- ✅ GitHub Actionsでワークフローを作成できる
- ✅ データとモデルの自動テストを実装できる
- ✅ 継続的デプロイメントを設計できる
- ✅ デプロイメント戦略を適切に選択できる
全体の学習成果
このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：
知識レベル（Understanding）
- ✅ MLOpsの基本概念とMLライフサイクルを説明できる
- ✅ 実験管理・パイプライン自動化・モデル管理の重要性を理解している
- ✅ MLflow・Kubeflow・Airflowの役割と使い分けを説明できる
- ✅ ML向けCI/CDの特徴と課題を理解している
- ✅ デプロイメント戦略とA/Bテストを説明できる
実践スキル（Doing）
- ✅ MLflowで実験をトラッキング・管理できる
- ✅ DVCでデータとモデルをバージョン管理できる
- ✅ AirflowやKubeflowでMLパイプラインを構築できる
- ✅ モデルレジストリを使ってモデルを管理できる
- ✅ GitHub ActionsでML向けCI/CDパイプラインを作成できる
応用力（Applying）
- ✅ プロジェクトに適したMLOpsツールを選択できる
- ✅ MLパイプラインを設計・実装できる
- ✅ 実験の再現性を確保できる
- ✅ モデルのデプロイメント戦略を設計できる
- ✅ MLシステムの品質保証と継続的改善を実現できる
前提知識
このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：
必須（Must Have）
- ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、モジュール
- ✅ 機械学習の基礎: 学習・評価・テストの概念
- ✅ コマンドライン操作: bash、ターミナル基本操作
- ✅ Git基礎: コミット、プッシュ、プル、ブランチ
- ✅ Docker基礎: コンテナ、イメージ、Dockerfile（推奨）
推奨（Nice to Have）
- 💡 Kubernetes基礎: Pod、Service、Deployment（Kubeflow使用時）
- 💡 CI/CD経験: GitHub Actions、Jenkins（第5章のため）
- 💡 クラウド基礎: AWS、GCP、Azure（デプロイのため）
- 💡 scikit-learn/PyTorch: モデル学習の実装経験
- 💡 SQL基礎: データ管理のため
推奨される前の学習:
- 📚 機械学習入門シリーズ - ML基礎知識