モデルデプロイとは
モデルデプロイ（Model Deployment）とは、学習・検証が完了した機械学習モデルを本番環境に配置し、実際のユーザーやシステムが利用できる状態にするプロセスです。開発環境でのモデル構築から本番環境での稼働まで、さまざまな技術的・運用的な課題を解決する必要があります。
デプロイの方式
モデルのデプロイ方式には、REST/gRPC APIとしてのWebサービス化、コンテナ化してKubernetesにデプロイ、サーバーレス関数として実行、エッジデバイスへの組み込み、バッチ処理ジョブとしての実行などがあります。モデルのサイズ、レイテンシ要件、スケーラビリティ要件に応じて最適な方式を選択します。
デプロイのベストプラクティス
安全なデプロイのために、ブルーグリーンデプロイメント（新旧環境の並行運用）、カナリアリリース（段階的な展開）、A/Bテスト（複数バージョンの比較評価）などの戦略が用いられます。モデルのバージョン管理、ロールバック機能、自動テストも不可欠です。
デプロイ後の運用
デプロイ後はモデルの性能監視、データドリフトの検出、レイテンシ・エラー率のモニタリングが継続的に必要です。モデルの再学習とデプロイを自動化するCI/CDパイプラインを構築し、MLOpsの仕組みとして運用することが重要です。