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インフラ

デプロイメントパイプラインとは

Deployment Pipeline / CI/CDパイプライン

モデルやアプリケーションを、ビルド・検証・本番環境への配置まで自動化された一連の工程で展開する仕組み

自動化再現性

ひとことで言うと

作ったモデルやアプリを、確認しながら自動で本番環境まで届ける一連の仕組み。

概要

デプロイメントパイプラインとは、モデルやアプリケーションのコードを本番環境へ展開するまでの一連の工程を、ビルド・自動テスト・検証・段階的なリリースといったステップに分解し、自動化した仕組みを指す。ソフトウェア開発におけるCI/CDパイプラインの考え方を機械学習に適用したもので、機械学習の文脈ではモデルの学習・評価結果が一定の基準を満たしたことを確認したうえで推論用のサービングインフラへモデルを配置する、といった工程が含まれる。手作業でのデプロイと比べて、リリースの再現性を確保し、問題発生時の切り戻しを迅速に行える点が特徴となる。

利点

  • ビルドから本番配置までの工程が自動化されるため、手作業によるミスや作業のばらつきを減らせる
  • 各段階でテストや検証を組み込むことで、品質基準を満たさない変更が本番環境へ流出するのを防ぎやすい
  • デプロイの手順がコードやパイプライン定義として残るため、再現性が高くロールバックも行いやすい

欠点

  • パイプラインの構築・維持自体に初期のセットアップコストがかかる
  • モデルの評価基準やロールアウト戦略の設計を誤ると、パイプラインは形骸化し、実質的なチェックが機能しなくなる

比較

  • MLOpsデプロイメントパイプラインはMLOpsが扱う要素の1つで、モデルを本番環境へ自動的に配置する工程を指す
  • LLMOpsLLMを組み込んだアプリケーションでは、デプロイメントパイプラインにプロンプトやモデルのバージョン管理・評価結果の確認を組み込むことが多い

関連用語

MLOpsLLMOpsMLflow