SageMakerとComet連携、企業ML開発の再現性と監査対応を強化
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Amazon Web Services (AWS)は、機械学習(ML)基盤「Amazon SageMaker AI」と実験管理プラットフォーム「Comet」の連携を発表しました。これにより、企業は複雑化するMLモデル開発において、実験の追跡やモデルの再現性を確保しやすくなります。AI規制が強まる中、監査対応可能な開発プロセスの構築が急務となっており、今回の連携は企業のML開発の効率と信頼性を高めることを目指します。
企業のML開発は、概念実証から本番運用へと移行する中で、実験管理の複雑さが指数関数的に増大します。データサイエンティストは多様なパラメータやモデルを試すため、膨大なメタデータが発生します。特にEUのAI法など規制強化が進む現在、開発プロセスの詳細な監査証跡は、単なるベストプラクティスではなく、ビジネス上の必須要件となっています。
この課題に対し、SageMaker AIはスケーラブルなMLインフラを提供し、計算リソースの準備や分散学習を自動化します。一方、Cometは実験の自動追跡、モデル比較、共同開発といった高度な実験管理機能を提供します。両者が連携することで、開発者はインフラの心配をせず、モデル開発そのものに集中できるようになります。
CometはSageMaker AIの「Partner AI App」として提供され、AWS Marketplaceを通じて簡単に導入できます。これにより、企業はエンタープライズレベルのセキュリティを確保しつつ、既存のワークフローにシームレスに実験管理機能を統合することが可能です。管理者はインフラを一元管理し、各開発チームは自律的な環境で作業を進められます。
ブログでは、クレジットカードの不正検知を例に、具体的なワークフローが示されています。不均衡なデータセットを扱うこのケースでは、多数の実験反復と完全な再現性が求められます。Cometは、使用したデータセットのバージョンや系統を自動で追跡し、どのデータがどのモデルの訓練に使われたかを完全に監査可能にします。
この連携は、手作業による実験管理の負担を大幅に削減します。SageMakerがインフラを担い、Cometがハイパーパラメータやメトリクスを自動で記録します。また、Cometの可視化機能やモデルレジストリ機能により、チーム間のコラボレーションとガバナンスが強化され、MLライフサイクル全体が統合的にサポートされます。