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MLOpsとDevOpsの違い｜検証の対象と再学習（DS検定）

DevOpsは、ソフトウェアの開発と運用を一続きにして、変更を速く確実にリリースする手法です。MLOpsは、そのDevOpsの原則を機械学習（ML）のシステムに当てはめたもので、コードに加えてデータとモデルの検証、モデルの自動再学習までを扱います。

DS検定では、コードの変更を自動で試して配るのがDevOps、そこにデータ・モデルの検証と再学習が加わるのがMLOpsと分けると、設問の選択肢を落ち着いて選べます。

この記事の根拠と出典

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DevOpsとMLOpsの要点

DevOps

大規模なソフトウェアの開発と運用の一般的な手法。継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）で、開発サイクルの短縮と信頼性の高いリリースを目指す。

MLOps

DevOpsの原則をMLシステムに適用する手法。Google Cloudは、ML開発（Dev）とMLシステムの運用（Ops）の統合を目的とする文化と手法と説明する。

違いの中心

CIでデータ・データスキーマ・モデルも検証する。CDは予測サービスを配るパイプライン全体を配る。ML特有の継続的トレーニング（CT）で、モデルを自動で再学習して提供する。

違いを表で確認

比較軸DevOpsMLOps
自動で試す対象（CI）DevOps：コードとコンポーネントのテスト・検証MLOps：コードに加えて、データ・データスキーマ・モデルのテストと検証
デプロイするもの（CD）DevOps：単一のソフトウェアパッケージやサービスMLOps：別のサービス（モデルの予測サービス）を自動でデプロイするシステム（MLのトレーニングパイプライン）
自動の再学習（CT）DevOps：CIとCDが中心で、CTはML固有の性質として別に挙げられるMLOps：ML特有の性質。新しいデータでモデルを自動で再トレーニングして提供する
本番での見張りDevOps（従来のソフトウェア）：Google Cloudは、MLモデルは従来のソフトウェアシステムより多くの形で劣化しうると述べるMLOps：コーディングに加えて、絶えず変化するデータの性質でも性能が落ちる。データの概要統計を追跡し、モデルのオンラインでの性能を監視して、想定と違えば通知またはロールバックする
開発の進め方DevOps：開発サイクルを短くし、信頼性の高いリリースを目指すMLOps：特徴量・アルゴリズム・パラメータを試す実験が多い。何が効いたかを追跡し、再現性を保つ

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どこで迷っているかを切り分ける

01

「MLOps」と「DevOps」を同じ言葉だと思っている人

MLOpsはDevOpsの原則をMLに適用したものなので、考え方は地続きです。ただし、MLでは検証と配るものの対象が増えるため、設問ではその追加分が違いとして問われます。

02

選択肢に「継続的トレーニング」が出て迷う人

継続的トレーニング（CT）は、Google CloudがMLシステムに固有の性質として挙げる、モデルの自動再学習と提供です。CI・CDだけを指すDevOpsの説明とは区別して選びます。

03

「モデルは一度作れば終わり」と考えている人

データの性質は運用中に変わり、モデルの性能は下がることがあります。DS検定の公式チェックリストは、AIモデルの劣化状況を検知できることを求めています。作った後の見張りと更新まで含めてMLOpsです。

04

Gitでの管理を、MLOpsとは別の話だと思っている人

公式チェックリストは、Gitなどのバージョン管理ソフトウェアで分析プログラムをリポジトリに登録しチームで共有できることを、MLOpsの項目に含めています。コードの管理はDevOpsと共通の土台です。

具体例で使い分ける

例 1

画面の表示を直しただけで、モデルは変えていない場合（架空の例）

需要予測の画面で、グラフの色を変えました。予測モデルにも学習データにも手を入れていません。

  • 変わったのはアプリのコードだけです。コードのテストを自動で行い、問題がなければ自動で配る流れで足ります。
  • データやモデルの検証は、この変更では新しく必要になりません。

結論: DevOpsのCI・CDで足ります。データとモデルの検証や再学習は、この変更の対象ではありません。

例 2

コードは同じまま、新しい月のデータでモデルを更新したい場合（架空の例）

売上の予測モデルを、毎月届く新しいデータで更新したいと考えています。予測のプログラムは先月と同じです。

  • 更新に使うのは新しいデータです。入力の形式が崩れていないか（データスキーマ）や、新しいモデルが想定どおりに動くか（モデルの検証）を、配る前に自動で確かめる必要があります。
  • 確かめた新しいモデルを、予測サービスとして自動で入れ替えます。この一連を自動で繰り返すのがMLOpsの自動化です。

結論: MLOpsの範囲です。データとモデルの検証、自動の再学習（CT）、予測サービスの更新が加わります。

問題文から答えを選ぶ手順

  1. 1

    何を変えるのかを読む

    アプリのコードや画面の変更だけならDevOpsの話です。データやモデルの更新が出てくるならMLOpsです。

  2. 2

    検証する対象を確かめる

    コードのテストだけならDevOps。データ、データスキーマ、モデルの検証まで書かれていればMLOpsです。

  3. 3

    再学習の有無を見る

    新しいデータでモデルを自動で再学習する話が出れば、MLOps固有の継続的トレーニング（CT）です。

  4. 4

    運用中の見張りを見る

    データの概要統計やモデルの性能を追跡して、劣化に気づく話が出れば、MLOpsの運用の側面です。

試験での見分け方

  • 1コードの変更を自動で試して配るのがDevOps（CI・CD）。
  • 2MLOpsはDevOpsの原則をMLに適用し、データとモデルの検証、再学習（CT）、劣化の見張りが加わる。
  • 3継続的トレーニング（CT）はMLシステム固有の性質で、CI・CDとは別に挙げられる。
  • 4コードのバージョン管理は、DevOpsとMLOpsに共通の土台。

誤答しやすい選択肢

MLOpsは、モデルを作る手法だと考える

修正: MLOpsの中心は、モデルを継続的に検証・配布・見張る運用の自動化です。個々のアルゴリズムの仕組みを問う設問とは別の話として読みます。

DevOpsのCI・CDだけでMLも十分だと考える

修正: MLでは、コードが同じでもデータが変わるとモデルの性能が変わります。データとモデルの検証や、再学習の自動化が別に必要になります。

デプロイすれば、あとは見張らなくてよいと考える

修正: データの性質は運用中に変わり、モデルの性能は下がることがあります。公式チェックリストも、モニタリング項目の理解と劣化の検知を求めています。

確認問題

Q1DevOpsの原則を機械学習のシステムに適用し、開発と運用の統合を目指す手法は？

答え: MLOps

Google Cloudは、MLOpsをML開発（Dev）とMLシステムの運用（Ops）の統合を目的とする文化と手法と説明しています。

Q2新しいデータでモデルを自動で再学習して提供する、ML特有の性質は？

答え: 継続的トレーニング（CT）

CI・CDに加えてMLシステムに固有の性質です。自動の再学習と、予測サービスの更新までを含みます。

Q3MLのCI（継続的インテグレーション）で、コードのテストに加えて検証する対象は？

答え: データ・データスキーマ・モデル

コードとコンポーネントだけでなく、データ、データスキーマ、モデルのテストと検証も行う点が、DevOpsとの違いです。

到達チェック

  • MLOpsはDevOpsの原則をMLに適用したものだと言える
  • CIで検証する対象が、コードだけかデータ・モデルも含むかで違うと言える
  • 継続的トレーニング（CT）はML特有の性質だと言える

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よくある質問

QMLOpsとDevOpsは、どちらがDS検定に出る？

A

公式スキルチェックリストにあるのはMLOpsで、概要とAIモデル性能の維持管理の基本的な流れを説明できることが項目になっています。DevOpsとの違いは、MLOpsの意味をつかむための比較として、このページで整理しています。

QMLOpsのCTとは何の略？

A

継続的トレーニング（Continuous Training）の略です。Google Cloudは、新しいデータでモデルを自動で再トレーニングして提供する、MLシステム固有の性質と説明しています。

QMLOpsにGitなどのバージョン管理は関係する？

A

関係します。公式チェックリストは、Gitなどで分析プログラムをリポジトリに登録しチームで共有できることを、MLOpsの項目として挙げています。

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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）