機械学習運用（MLOps）

MLOpsは、機械学習運用（Machine Learning Operations）の略称です。DevOps（ソフトウェア開発とIT運用）およびModelOps（モデル運用）の手法を、発展途上にある人工知能（AI）分野へ拡張したものです。革新的で高度なプラクティスを活用し、機械学習やディープラーニングをより効率的かつ信頼性高くデプロイします。MLOpsでは、MLモデルを開発するだけでなく、ユーザーからのフィードバックに基づいて継続的に学習、統合、提供できるよう、モデルのパイプラインまたはライフサイクルを確立します。これにより、MLモデルは継続的に最適化され、想定したユーザーシナリオへの適合性を高めていきます。

エンドユーザー向けに提供されるソリューションとして、MLOpsには幅広いサービスが含まれ、顧客は機械学習を事業に効果的に導入できます。MLOpsソリューションは、ソフトウェアのみ、ハードウェアと組み合わせたソフトウェア、ソリューションの利用に必要なトレーニング、さらには顧客に代わってソリューションをリモート運用するサービスまで、さまざまな形態で提供されます。主要なクラウドサービスプロバイダー（CSP）であるAmazon、Google、Microsoftも、パブリッククラウド上でMLOpsサービスを提供しています。小規模なMLOpsベンダーは、自社製品ではなく、これらの企業のソフトウェアやハードウェアを活用することもできます。

MLOpsの恩恵を受けるエンドユーザーの可能性は無限です。製造、物流、輸送、商取引、小売、教育、医療のいずれの分野でも、最適化された機械学習モデルを導入することで業務効率を向上できるだけでなく、保有する膨大な蓄積データから新たな価値を生み出せる可能性があります。このため、自社のMLモデルを開発・導入する目的で、MLOpsサービスを利用する企業や機関が増えています。

GIGABYTEは、MLOpsソリューションのプロバイダーとユーザーの双方に向けて、ハードウェアとソフトウェアを提供しています。

ハードウェア：複数のグラフィックスカードを高密度かつコンパクトな筐体に搭載し、AIおよびディープラーニング向けにスケーラブルなHPCソリューションを提供するGIGABYTEのGシリーズGPUサーバーは、MLOpsプロバイダーに最適なサーバー製品です。GPUサーバーの並列コンピューティング性能は、マシンビジョン、手書き文字認識（HWR）、自然言語処理（NLP）などの先進技術を活用するMLモデルの設計に適しています。

ソフトウェア：MLOpsの重要な要素の一つがディープラーニングであり、これはディープニューラルネットワークのトレーニングによって実現できます。GIGABYTEのDNNトレーニングアプライアンスに含まれるMyelintek MLSteam DNN Training Systemは、一般的な複数のフレームワークとライブラリを含む、検証・最適化済みのハードウェアおよびソフトウェア環境をあらかじめ搭載した、ターンキー型のDNNトレーニングプラットフォームです。このMLOpsソリューションのバックエンドにも、市場でもトップクラスのGPU高密度構成を実現するGIGABYTEのGシリーズGPUサーバーが採用されています。