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Scott Arbeit

Armの最適化されたパフォーマンスとコスト効率に優れたアーキテクチャをPyTorchと組み合わせることで、モデルのトレーニングからデプロイまで、機械学習オペレーションをどのように強化できるかを探り、機械学習ワークフローにCI/CDを活用し、その過程で時間、コスト、エラーを削減する方法を学びましょう。

急速に進化する今日の機械学習（ML）分野では、モデルを本番環境にデプロイする効率性と信頼性が、モデルそのものと同じくらい重要になっています。機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習モデルの開発と規模に応じたデプロイとのギャップを埋め、モデルが効果的に構築されるだけでなく、継続的な価値を提供するために維持・監視されることを保証するためのものです。

効率的なMLOpsパイプラインを実現する重要な要素の1つは、手作業による介入を最小限に抑え、エラーの可能性を減らす自動化です。GitHub Actions用のArm64ランナーは、PyTorchと連携して、機械学習ワークフローを自動化し、合理化するための強力なソリューションを提供します。このブログでは、GitHub ActionsとArm64ランナーを統合することで、MLOpsパイプラインを強化し、パフォーマンスを向上させ、コストを削減する方法を探ります。

機械学習におけるMLOpsの意義

MLプロジェクトでは、データ収集、前処理、モデルのトレーニング、検証、デプロイメント、継続的なモニタリングなど、複数の複雑なステージが含まれることがよくあります。これらのステージを手作業で管理することは、時間がかかり、エラーが発生しやすいでしょう。MLOpsは、DevOpsの原則を機械学習に適用し、継続的インテグレーション（CI）や継続的デプロイメント（CD）のようなプラクティスを導入して、MLのライフサイクルを自動化し、合理化します。

MLOpsにおけるCIとデプロイメント

CI/CDパイプラインはMLOpsの中核であり、新しいデータやコード変更のシームレスな統合を可能にし、本番環境へのモデルのデプロイを自動化します。GitHub Actionsワークフローを使用して定義された堅牢なCI/CDパイプラインを使用すると、新しいデータが利用可能になったときやコードベースが更新されたときに、モデルを自動的に再トレーニングして再デプロイすることができます。この自動化により、モデルは常に最新の状態に保たれ、変化する環境でも最適なパフォーマンスを発揮し続けます。

Arm64ランナーによるパフォーマンスの向上

Arm64ランナーは、Armアーキテクチャを利用するGitHubホステッドランナーで、ワークフローを実行するためのコスト効率とエネルギー効率の高い環境を提供します。以下の理由により、MLタスクに特に有利です：

• 最適化されたパフォーマンス：ArmプロセッサはMLワークロード用に最適化されつつあり、トレーニングや推論タスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを提供します。
• コスト効率：Arm64ランナーは、GitHubのx64ベースのランナーよりも37%低価格であり、同じ予算内でより多くのワークフローを実行することができます。
• スケーラビリティ：GitHub Actions内で簡単にスケーラブルに拡張できるため、増大する計算需要に対応できます。

Arm ❤️ PyTorch

近年、Armは機械学習ライブラリやフレームワークをArmアーキテクチャに最適化するために多大な投資を行っています。例えば

• Pythonパフォーマンスの向上：Armプロセッサ上でのNumPyやSciPyのような基礎ライブラリのパフォーマンスを向上させるためのコラボレーション。
• PyTorchの最適化：PyTorchエコシステムへの貢献により、Arm CPU上でのモデル学習と推論の効率を向上。
• 並列化機能の強化：並列計算機能の強化により、マルチコアArmプロセッサをMLタスクでより有効に活用できるようになりました。

これらの最適化により、Arm64ランナー上でMLワークフローを実行することで、従来のx86システムに匹敵するパフォーマンスレベルを、コストとエネルギー効率で達成できるようになりました。

GitHub ActionsによるMLOpsワークフローの自動化

GitHub Actionsは、GitHubリポジトリで直接カスタムワークフローを作成できる自動化プラットフォームです。YAMLファイルでワークフローを定義することで、トリガー、ジョブ、およびこれらのジョブが実行される環境を指定できます。MLプロジェクトの場合、GitHub Actionsは以下のようなタスクを自動化できます：

• データの前処理：トレーニングのためのデータのクリーニングと準備に必要なステップを自動化します。
• モデルのトレーニングと検証：新しいデータがプッシュされたときやモデルコードに変更が加えられたときに、トレーニングスクリプトを自動的に実行します。
• デプロイメント：トレーニングと検証に成功すると、モデルを自動的にパッケージ化し、本番環境にデプロイします。
• モニタリングとアラート：ワークフローを設定してモデルのパフォーマンスをモニタリングし、特定のしきい値に違反した場合にアラートを送信します。

GitHub Actionsは、MLOps にいくつかの重要なメリットをもたらします。GitHub リポジトリとシームレスに統合し、既存のバージョン管理やコラボレーション機能を活用してワークフローを効率化します。また、ジョブの並列実行をサポートし、複雑な機械学習タスクを処理できるスケーラブルなワークフローを実現します。GitHub Actionsは高度なカスタマイズが可能なため、プロジェクト固有のニーズに合わせてワークフローをカスタマイズすることができ、MLライフサイクルの様々な段階における柔軟性を確保します。さらに、このプラットフォームは、事前構築されたアクションの膨大なライブラリと強力なコミュニティへのアクセスを提供し、開発と実装の迅速化を支援します。

効率的なMLOpsパイプラインの構築

GitHub ActionsとArm64ランナーを活用した効率的なMLOpsパイプラインには、いくつかの重要な段階があります：

1. プロジェクトのセットアップとリポジトリの管理：
   • 明確なディレクトリ構造でコードベースを整理。
   • バージョン管理とコラボレーションにGitHubを活用。
   • 環境と依存関係を明確に定義し、再現性を確保。
2. データ処理の自動化：
   • GitHub Actionsを使用して、データの取り込み、前処理、補強を自動化。
   • データのワークフローが一貫しており、異なる実行でも再現可能であることを確認。
3. モデルのトレーニングと検証の自動化：
   • データまたはコードの変更時にモデルのトレーニングを自動的にトリガするワークフローを定義。
   • Arm64ランナーを使用して、トレーニングのパフォーマンスを最適化し、コストを削減。
   • 検証ステップを組み込むことで、モデルのパフォーマンスが事前に定義された基準を満たしていることを確認。
4. CD：
   • モデルのパッケージ化と本番環境へのデプロイを自動化。
   • 異なる環境間で一貫したデプロイメントを行うためにコンテナ化を使用。
   • 必要に応じて、クラウドサービスまたはオンプレミスのインフラストラクチャを活用。
5. モニタリングとメンテナンス：
   • 自動化されたモニタリングを設定し、モデルのパフォーマンスをリアルタイムで追跡。
   • パフォーマンス低下や異常に対するアラートとトリガーを実装。
   • モデルのドリフトに対応する自動再トレーニングまたはロールバックメカニズムを計画。

高度な設定によるワークフローの最適化

MLOpsパイプラインをさらに強化するために、以下の高度な構成を検討してください：

• 大規模なランナーと環境：ワークロードに適した特定のハードウェア構成でArm64ランナーを定義します。
• 並列分散コンピューティング：GitHub Actionsのジョブの並列実行機能を利用し、全体的な実行時間を短縮します。
• キャッシングと成果物：キャッシングメカニズムを使用して、ワークフローの実行にまたがってデータやモデルを再利用し、効率を向上させます。
• セキュリティとコンプライアンス：ワークフローがセキュリティのベストプラクティスに準拠していることを確認し、秘密情報やアクセス制御を適切に管理します。

実際のインパクトとケーススタディ

Arm64ランナーでGitHub Actionsを採用した組織では、大幅な改善が報告されています：

• トレーニング時間の短縮：MLフレームワークでArmの最適化を活用することで、モデルのトレーニングサイクルが短縮されます。
• コスト削減：消費電力の低減とリソースの効率的な利用により、運用コストを削減できます。
• スケーラビリティ：コストや複雑さに比例して増加することなく、より大きなデータセットやより複雑なモデルを扱うことができます。
• CD：デプロイメント・サイクルの高速化により、MLソリューションの迅速な反復と市場投入が可能になります。

CIの導入

MLOpsは1回限りのセットアップではなく、継続的な改善と反復の実践です。パイプラインを維持・強化するために

• 定期的なモニタリング：モデルのパフォーマンスとシステムメトリクスを継続的にモニタリングし、問題にプロアクティブに対処する。
• フィードバックループ：本番環境からのフィードバックを取り入れて、モデルとワークフローを改善する。
• 常に最新情報を入手する：GitHub Actionsのようなツールの進歩やArmアーキテクチャの最適化の進展に遅れないようにします。
• コラボレーションと共有：コミュニティと連携して、洞察を共有し、他の人の経験から学びましょう。

結論

GitHub ActionsとArm64ランナーを統合することは、MLOpsパイプラインの合理化を目指す組織にとって魅力的なソリューションとなります。ワークフローを自動化し、最適化されたハードウェア・アーキテクチャを活用することで、ML運用の効率性、スケーラビリティ、費用対効果を高めることができます。

データサイエンティスト、MLエンジニア、DevOpsプロフェッショナルのいずれであっても、これらのツールを採用することで、堅牢なMLソリューションを提供する能力が大幅に向上します。GitHub Actionsの自動化機能とArm64ランナーのパフォーマンス最適化の相乗効果は、最新のMLワークフローのための強力なプラットフォームを提供します。

その他のリソース

• GitHub Actions を始める： GitHub Actions ドキュメント
• ArmアーキテクチャとML AIとMLのためのArm開発者リソース
• Armコミュニティのブログ AIとMLのためのArm

The post Streamlining your MLOps pipeline with GitHub Actions and Arm64 runners appeared first on The GitHub Blog.