🛠 MLOpsは「なんとなくその場しのぎ」で進めがち。実務者のブログやホワイトペーパー103件を分析し、アーキテクチャ上重要な25のガイドラインに整理した研究です。 タイトル: Architecturally Significant MLOps Guidelines for ML Model Integration and Deployment: a Gray Literature Review URL: 📝 概要 本論文は、査読論文ではなく実務者発のWeb情報（ブログ・ホワイトペーパー・ベンダー文書）を分析する「グレーリテラチャレビュー」で、MLモデルの統合とデプロイに関するアーキテクチャ指針を体系化しています。 ❓ 解決する課題 MLOps採用は進んでも、再利用可能な設計判断としての知識統合が乏しく、チームはその場しのぎになりがちでした。経験をプロジェクト間で移転しにくいのが課題でした。 💡 方法論と提案手法 ・33クエリでGoogleを検索し331件を取得、基準で絞り103件を分析しました ・2名が独立にテキストを抽出し、合意会議で不一致を解消しました ・3名が実践をガイドラインへ統合し、カードソーティングで5カテゴリに整理しました ・CI/CDと自動化、デプロイ戦略と環境、設計と統合戦略、モデルサービングと推論、MLコンポーネント管理の5テーマです 🎯 ユースケース ML統合・デプロイのアーキテクチャ判断の統合リファレンスとして使えます。包括的なMLOpsリファレンスアーキテクチャの構成要素にもなります。 📊 実験結果 ・25のアーキテクチャ上重要なガイドラインを抽出し、72%（18項目）が4回以上言及され実務者の合意を示しました ・最多引用はコンテナ化（27ソース）、次いでCI/CDパイプライン確立（53回言及）でした ・デプロイには16ガイドライン、統合には9ガイドラインと、統合側の文書化が手薄なギャップを特定しました #MLOps# #MachineLearning#

昔よくやってた MLOps の仕事の一環（やらされてた業務）の中にマイグレーションがありました。同じようなサービスを A から B の場所に移すという、ただそれだけなのですが、かなり大きいサービスだと時間がめちゃくちゃかかって、普通に四半期まるまる潰れるということもありました。 今となっては、こういったタスクはもう AI が簡単に実行してしまうんでしょうね。 マイグレーションは、例えばその組織に入ったばかりでオンボーディングなどをする際にはすごく役に立つタスクだったりはするのですが、正直面白いタスクではなくつまらないものなので、こういったものはどんどん AI に投げていった方が良いですね。

転職するごとにどの会社でも『PythonのGILと並列処理、並行処理』、『検索技術入門』、『MLOpsと機械学習/AIの実践的評価方法』みたいな社内勉強会を開催してる気がする。 いずれも知っておくと意外と便利な一方で、自分で調べて勉強しようとすると案外やりにくい領域らしい。

【📣お申し込み延長のお知らせ｜Physical AI 応用編1】 大好評につき、Physical AI 応用編1（知能ロボットシステムエンジニアリング）の募集を延長しました。 MLOps・RobOps・ROS2・Docker・世界モデルなど、AIロボットの開発・運用を支えるシステム構築技術を体系的に学べる講座です。開講は9月なので、いましばらくご検討いただけます。 ▼講座情報 ・全6回｜毎週木曜 19:00〜21:00（9/3開講） ・完全オンライン（Zoom） ・受講費無料｜学生対象（社会人はPhysical AI基礎編修了見込みのみ） 📍申込： 〇ID登録締切 9/1(火)10:00／募集締切 9/3(木)10:00 あわせて、ロボット工学の基礎理論を学ぶ応用編2（11/12開講）も受付中です。

ありがたいことに、8月は以下の勉強会・イベントで登壇させていただきます。 8/11（火）MLOps/LLMOps/AgentOps勉強会 8/31（月）BPStudy#228〜LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス# どちらも8/20発売の『LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス』についてお話します。 よろしくお願いします。

＼📢募集開始！Physical AI 応用編📢／ AI×ロボット開発を体系的に学ぶ「Physical AI 応用編1、2」の受講生募集を開始しました。 応用編1：知能ロボットシステムエンジニアリング MLOps・RobOps・ROS2・Docker・世界モデルなど、AIロボット開発に必要なシステム構築・運用技術を体系的に学びます。 ⏰開講日：9/3(木) 📅申込締切：8/20(木)10:00 詳細・お申し込みはこちら👇 応用編2：知能ロボティクスの基礎理論と実践 運動学・動力学・ロボット制御・インピーダンス制御など、AIを現実世界で動かすために欠かせないロボット工学の基礎理論を体系的に学びます。 ⏰開講日：11/12(木) 📅申込締切：10/29(木)10:00 詳細・お申し込みはこちら👇 Physical AI時代に求められる「AI」と「ロボティクス」の両方を実践的に身につけたい方におすすめの講座です。 応用編1・2は開講時期や募集期間が異なります。ぜひ両講座の受講をご検討ください。

【本日18:00〜配信！】 Turing Tech Talk#47# 「ストリーミング学習で実現する自動運転AI開発の高速化」 ▼詳細・お申し込みはこちら 自動運転AIの進化を学習速度で止めないため、1回の学習にかかる時間をいかに短縮するか。 オブジェクトストレージから直接データを読み込むストリーミング学習についてなど、MLOpsチームが取り組んできた学習パイプライン最適化の実践をお話しします。

【10月22日(木)開催！】 「Turing Tech Talk #47# ストリーミング学習で実現する自動運転AI開発の高速化」 ▼詳細・お申し込みはこちら 完全自動運転モデルの学習速度は、開発サイクルの加速度を決めます。 膨大なデータ量、複数基盤への分散、重い前処理——自動運転学習特有のボトルネックに、MLOpsチームはどのように取り組んできたのか。 より多くのモデルを、より速く試す。 自動運転AIの進化を学習速度で止めないための、MLOps高速化の現場をお届けします。

【📢まもなく最終締切｜Physical AI 応用編1】 AI×ロボット開発を実践的に学ぶ「Physical AI 応用編1」の最終ID登録締切が、明日9/1（火）10:00に迫っています！ 本講座では、実際にAIロボットを開発・運用するために必要なエンジニアリングを体系的に学びます。 🔹MLOps・RobOps 🔹コンピュータアーキテクチャ 🔹ROS2 🔹ハードウェア・通信 🔹AIロボットの開発・運用基盤 など、AIロボット開発を効率よく進めるためのシステム構築について、実例や演習を交えながら学習します。 AIモデルだけでなく、データ収集・モデル学習・検証からロボットの運用まで、Physical AIに必要な力を身につけたい方におすすめの講座です。 まもなく最終募集締切のため、Physical AI・AIロボット開発に関心のある方は、ぜひこの機会にお申し込みください！ 📅ID登録締切：9/1（火）10:00 📅講座申込締切：9/3（木）10:00 ▼詳細・お申し込みはこちら