モデルの展開

モデル展開の妥当性

効果的な展開がなければ、最も正確なモデルであっても学術的な演習にとどまり、具体的な利益を提供することはできない。AIとMLプロジェクトにおける投資収益率（ROI）を実現するためには、導入が不可欠である。これにより、組織はタスクを自動化し、データから実用的な洞察を得て、ユーザー体験を向上させ、情報に基づいた意思決定を行うことができる。デプロイメントを成功させることで、モデルのトレーニングに投資したリソースが実用的な成果につながることが保証される。継続的な運用には、多くの場合、データのドリフトなどの要因によって時間の経過とともにパフォーマンスが低下しないように、モデルのモニタリングとメンテナンスが必要です。モデル展開のベストプラクティスに従うことが成功の鍵です。

モデル展開の応用

モデルの導入は、業界を問わず、AIを活用した膨大なアプリケーションを可能にする。具体例をいくつか紹介しよう：

• 小売業の在庫管理在庫管理 Ultralytics YOLO物体検出のために訓練されたモデルを小売店舗に導入することができます。カメラで棚の画像を撮影し、配置されたモデルがリアルタイムで商品を識別してカウントし、在庫チェックを自動化して在庫切れを減らします。これは、よりスマートな小売在庫管理のためのAIを例示している。
• 医療画像解析：医療スキャンにおける異常の検出（腫瘍の特定など）のために訓練されたモデルは、病院の放射線科に配備することができる。X線やMRIの潜在的な懸念領域を強調表示することで放射線科医を支援し、診断の迅速化と精度の向上を実現する可能性があります。ヘルスケアソリューションと 医療画像解析における AIの詳細については、こちらをご覧ください。

モデル展開における重要な考慮事項

MLモデルを効果的に配備するには、いくつかの要素について慎重に計画を立てる必要がある：

• スケーラビリティ：展開インフラは、さまざまな負荷に対応しなければならない。これには、自動的に拡張できるクラウド・コンピューティング・リソースを使用したり、リソースが限られたエッジ・コンピューティング・デバイスに効率的にモデルを展開したりすることが含まれる。スケーラビリティの原則を理解することは非常に重要です。
• レイテンシーとスループット：アプリケーションは多くの場合、応答時間（推論レイテンシ）と1秒あたりの予測数（スループット）に対して厳しい要求を持っている。モデルの量子化やプルーニングのようなテクニックを使ってモデルを最適化し、適切なハードウェア(GPU, CPU, TPU)が重要です。 OpenVINO レイテンシ対スループットの最適化を探る。
• デプロイ環境： API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を介してアクセスされるウェブサービスとして、Docker（Dockerクイックスタートガイド）のようなツールを使用してコンテナにパッケージ化され、またはRaspberry Piや NVIDIA Jetsonのようなハードウェアに直接埋め込まれます。
• MLOps（機械学習オペレーション）：これは、デプロイ、モニタリング、再トレーニングを含む、エンドツーエンドのMLライフサイクルを自動化し、効率化するためのプラクティスを含む。MLOpsの原則は信頼性と保守性を保証します。UltralyticsMLOpsインテグレーションについてはこちらをご覧ください。

モデル展開と関連概念

モデル展開を関連する段階や概念と区別することは有益である：

• モデルのトレーニング：これは、トレーニングデータを使ってモデルを学習させるプロセスである。満足のいくモデルが学習された後、デプロイメントが行われます（モデル学習のヒント）。
• 推論：これは、トレーニングされデプロイされたモデルが、新しいデータに対して予測を行うプロセスである。デプロイメントによって本番環境での推論が可能になる。YOLO スレッドセーフ推論について読む。
• モデルサーヴィング：モデルをホストし、推論リクエストに効率的に応答するためにセットアップされたインフラ（ハードウェアとソフトウェア）を指す。デプロイの中核をなすコンポーネントである（Model Serving用語集）。

ツールとプラットフォーム

様々なツールやプラットフォームがデプロイプロセスを簡素化する。MLフレームワーク PyTorchや TensorFlowやTensorFlowのようなMLフレームワークは、モデルを様々なフォーマット（例えば ONNX, TensorRT, CoreMLモデル展開オプションガイド）。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、トレーニングUltralytics HUB Cloud Training）、トラッキング、コンピュータビジョンモデルのデプロイのための統合ソリューションを提供し、開発から生産までのワークフローを合理化します（Train and deployYOLO11 usingUltralytics HUB）。AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーも包括的なデプロイメントサービスを提供しています。