MLOps実践徹底マスター：AIモデルのCI/CDとKubernetes本番運用

このコースは、グローバルな最先端知識を日本語で提供するため、AI技術を駆使して英語オリジナルコンテンツから翻訳されています。これにより、より幅広い学習者が母国語で最新のMLOpsスキルを効率的に習得できます。

本ハンズオンブートキャンプは、DevOpsエンジニアやインフラエンジニアが、急速に拡大するMLOps分野へのスムーズなキャリア転換を強力に支援するために設計されています。現代アプリケーションの中核をなすAI/MLモデルを、いかに本番環境で効率的かつ堅牢に運用するか。その問いへの答えが、機械学習モデルと実稼働システムをつなぐ不可欠な橋渡し役となるMLOpsにあります。

コースでは、「住宅価格予測」という実践的な回帰問題を題材に、データ収集・前処理からKubernetes上での本番デプロイメント、そして継続的な監視まで、機械学習ワークフローの全段階を網羅的に体験します。まず、Dockerによる一貫した開発環境構築と、MLflowを用いたモデル実験の追跡・管理からスタート。Jupyterノートブックを駆使し、データエンジニアリングの深化、特徴量エンジニアリング、そしてモデルの構築と評価を通じて、機械学習ライフサイクルの本質を深く理解します。

次に、FastAPIを利用して学習済みモデルをAPIとしてパッケージ化し、Streamlitベースの直感的なユーザーインターフェースと連携させ、インタラクティブなMLアプリケーションを開発します。さらに、GitHub Actionsを導入して機械学習パイプラインの継続的インテグレーション（CI）を自動化し、モデルコンテナイメージをDockerHubへプッシュするプロセスを確立します。

後半では、Kubernetesを基盤としたスケーラブルで堅牢な推論インフラを設計・構築します。サービス公開戦略、フロントエンドとバックエンドのシームレスな接続、そして効率的なサービスディスカバリの設定を通じて、本番環境に耐えうるシステムを構築します。加えて、Seldon Coreによる高度なモデルサービング機能と、PrometheusおよびGrafanaダッシュボードを組み合わせたリアルタイム監視システムの導入により、モデルのパフォーマンスとシステムの健全性を常に把握できる体制を整えます。

最終的に、ArgoCDを導入し、Kubernetesクラスターへの変更を宣言的なGitOpsスタイルで自動的かつ安全に管理・デプロイする方法を習得します。これにより、インフラとアプリケーションのバージョン管理を一元化し、信頼性の高い運用を実現します。

このブートキャンプを修了する頃には、DevOpsの経験をMLOpsの領域に応用し、機械学習ワークフローの運用と自動化に必要な最先端の知識と実践スキルを完全に身につけていることでしょう。MLOpsエンジニア、あるいはAIプラットフォームエンジニアとしての新たなキャリアパスを自信を持って歩み始める準備が整います。