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MLOpsサービス・コンサルティング

MLOpsサービス・コンサルティング：機械学習プラットフォーム、モデルのCI/CD、実験管理とモデルレジストリ、モデルサービングとオートスケーリング、GPUインフラ、ドリフトの監視、言語モデルアプリケーション向けのLLMOps、モデルガバナンスを提供します。御社チームに加わる専任のMLOpsエンジニアとしても、MLOpsプラットフォームを企画から納品まで一貫して請け負う形でも承ります。

対応するMLOps業務

  • 機械学習プラットフォームの構築

    Azure Machine Learning、SageMaker AI、Gemini Enterprise Agent Platform、Databricks、または御社のKubernetesクラスター上のKubeflowとMLflowを、開発・ステージング・本番の環境を分けてTerraformで定義し、御社のIDプロバイダー経由でアクセスさせます。

  • 実験管理とモデルレジストリ

    実行、パラメータ、メトリクス、アーティファクトをMLflow 3またはWeights & Biasesで記録し、すべてのモデルを、それを生んだコード、データ、パラメータとともに登録します。本番への昇格は、手作業でコピーしたファイルではなく、記録された承認を経て行います。

  • 機械学習のCI/CD

    学習コードをプルリクエストごとにlintとテストにかけ、データとモデルのチェックをGitHub Actions、Azure DevOps、GitLab CIで実行し、新しいモデルは、合意した評価セットで現行モデルを上回った場合にだけリリースします。

  • 推論エンドポイントとオートスケーリング

    KServe、Ray Serve、BentoML、SageMaker AIエンドポイント、Azure Machine Learningオンラインエンドポイントでのリアルタイム推論とバッチ推論です。モデルが使われていない間はゼロまでスケールダウンし、カナリアとシャドウのデプロイでリリースし、レイテンシと1,000予測あたりのコストを測定します。

  • モデルの監視とドリフトアラート

    入力のドリフト、予測のドリフト、遅れて届く正解に対するライブの精度を、Evidently、Arize、または御社のGrafanaスタックで追跡します。アラートはモデルを担当するチームに届き、再学習はカレンダーではなく、合意したしきい値で始めます。

  • GPUインフラとコスト

    AKS、EKS、GKE上のGPUノードプールをNVIDIA GPU Operatorで構築し、学習ジョブはKueueまたはRayでキューイングし、チェックポイントから再開できる実行にはスポットキャパシティを使い、量子化、バッチ処理、適正サイズのインスタンスで推論コストを削減します。

  • フィーチャーストアの構築

    Feast、Databricksのフィーチャーテーブル、またはSageMaker AIのフィーチャーストアを使い、学習時とリアルタイム予測時が同じコードで計算した特徴量を読み取れるようにします。学習セットにはポイントインタイム結合、サービングには低レイテンシの参照を備えます。

  • LLMOps

    プロンプトと検索設定をコードのようにバージョン管理し、各リリースを評価の実行でゲートし、トレースをMLflowまたはLangfuseに記録します。ルーティング、レート制限、チームごとのコストにはLiteLLMなどのゲートウェイを使い、オープンウェイトモデルはKServe上のvLLMで提供します。

  • モデルガバナンスと監査証跡

    モデルカード、ソースデータからデプロイまでのリネージ、承認記録、アクセスログをレジストリに保管します。ISO/IEC 42001やEU AI Actの文書化義務が求める形式に沿い、学習セット内の個人データを追跡して、要請があれば削除できるようにします。

MLOpsエンジニアを採用する

  • 専任のMLOpsエンジニア

    御社のチームにフルタイムで参画し、御社のツールとプロセスの中で働き、御社のリードに報告するMLOpsエンジニアです。面接は御社が行い、ウクライナでの雇用契約、給与支払い、請求書発行、休暇管理は当社が担います。

  • MLOpsプロジェクト

    スコープと固定の計画が定まったMLOpsの一区切りの業務です。当社側の担当リードが成果に責任を持ち、進捗は御社のチャネルで報告します。

  • 継続的なMLOps

    MLOpsを継続サービスとして提供します。毎月同じメンバーが担当し、優先順位は御社がバックログで決め、稼働時間は当社のポータルと請求書で確認できます。

スペシャリストが御社のチームに参画する方法は専任チームのページで、プロジェクトのデリバリー、引き継ぎ、料金の考え方はアウトソーシングのページで説明しています。

御社のMLOpsを担当するメンバー

  • MLOpsエンジニア

    パイプライン、レジストリ、サービング、モニタリング

  • 機械学習エンジニア

    パイプラインが実行するモデルと評価

  • クラウド・DevOpsエンジニア

    Kubernetes、GPU、ネットワーク、Terraform

  • データエンジニア

    フィーチャーパイプラインと学習データ

  • Pythonエンジニア

    モデルを取り巻くAPIとサービス

本番に届き、本番にとどまるモデル

MLOpsの仕事の大半は、モデルを取り巻くエンジニアリングです。コードとデータのバージョンから繰り返せる学習、リネージを備えたレジストリ、評価でゲートするリリース、精度が下がったときに担当者に知らせるモニタリングです。既存の環境は、まず読み取り専用でレビューし、何かを変更する前に、リスクの高い順にギャップの一覧を文書でお渡しします。

プラットフォームは他と同じようにコードです。インフラはTerraform、パイプラインはGit、クラウドへのサインインは保存したキーではなくフェデレーション認証情報を使うCI、シークレットはボールト、依存関係は最新のリリースに保ちます。そのため、モデルが本番に至る経路は毎回同じで、後から監査できます。

その他のデータ・AIサービス

データとAIの概要

MLOpsに関するご質問

MLOpsエンジニアは、どの業界で仕事をしていますか。

毎週多数のモデルを学習・リリースするAI・データ製品。監査に耐える必要がある不正検知と与信のモデルを持つフィンテック。レコメンデーション、検索、需要予測のモデルを持つEC・小売。学習データを追跡できる必要があるモデルを持つヘルスケア。毎日再学習する入札とオーディエンスのモデルを持つ広告・マーケティングテクノロジー。製品内で機械学習機能を提供するエンタープライズSaaSです。

Kubeflowが必要ですか。それともマネージドプラットフォームで足りますか。

Azure Machine Learning、SageMaker AI、Gemini Enterprise Agent Platform、Databricksなどのマネージドプラットフォームで、少数のモデルを扱い、クラスターを運用したくない大半のチームは足ります。Kubernetes上のKubeflow、KServe、MLflowが見合うのは、多数のモデルを運用する場合、複数のクラウドで同じプラットフォームが必要な場合、GPUコストを直接管理したい場合です。

データサイエンティストのノートブックから本番にモデルを移せますか。

はい。ノートブックのコードをテスト済みの学習パイプラインにし、モデルをデータとパラメータとともに登録し、エンドポイントまたはバッチジョブとしてサービングして監視します。その間、データサイエンティストは今までどおりの働き方を続けられます。

MLOpsエンジニアは、どのくらいで開始できますか。

適任のMLOpsエンジニアがすぐに対応可能な場合、開始までの条件は、御社の面接と、NDAおよび知的財産権の譲渡契約の締結のみです。そうでない場合は人材を探索し、通常は2〜3週間以内に候補者のプロフィールをお出しします。御社が承諾するまで、誰も業務を始めません。

BigTree108を通じてMLOpsエンジニアを採用するには、どうすればよいですか。

必要な業務内容、シニアリティ、稼働時間をお知らせください。1〜2名の候補者をプロフィールとともにご提案し、御社が自社で採用する場合と同じ形で面接を行います。契約はBIG TREE 108 LLCとの1本、請求書は月1通です。

成果物の権利は、誰に帰属しますか。

御社です。すべてのスペシャリストはBigTree108と署名済みの契約を結び、成果物のすべてを会社に帰属させています。さらに、御社との契約により、その権利は御社に引き継がれます。コード、デザイン、ドキュメントは、当社だけが変更できる場所ではなく、御社のリポジトリとツールに納品します。

モデルを確実に本番に届けたいとお考えですか。

運用しているモデルの数、学習の場所、現在どのように本番に届けているかをお知らせください。1営業日以内に、レビューの計画、候補者のプロフィール、または解消すべきギャップの第一の一覧をお届けします。

hello@bigtree108.comにメールする対応の流れ