MLRun

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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~ AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

MLRunとは

IguazioによるオープンソースのAIオーケストレーション基盤です。学習・評価・デプロイを含むパイプラインをコードで定義し、CI/CDを通じて自動化することで、バッチおよびリアルタイム推論サービスやアプリケーションパイプラインを迅速に構築できます。開発・CI環境との統合により、プロダクションデータやMLパイプライン、オンラインアプリケーションのデリバリー自動化にも対応します。Feature Storeや多様なデータソースとの連携、実験トラッキング、モデルの登録・バージョン管理、運用中のモデル監視といった機能を一体的に備えており、サードパーティのAutoMLサービスとの組み合わせも可能です。Kubernetes上でのクラウド・オンプレミス双方への展開に対応しており、内製MLOps基盤の整備や新規事業への活用を検討しているスタートアップから中堅企業まで幅広く適合します。

強み

生成AI対応のオープンソースフレームワーク

MLRunは、生成AIを含む機械学習ライフサイクル全体を自動化するオープンソースのオーケストレーションフレームワークです。データ準備からハイパーパラメータ調整、LLMのカスタマイズまで、パイプラインを自動的に構築し、高速なリアルタイム推論サービスの提供を支援します。また、主要なフレームワークやマネージドAIサービスとの統合を想定したオープンな設計を採用しており、将来的な拡張にも対応できる点が挙げられます。

スケーラブルなパイプライン運用

分散処理とオートスケーリングの仕組みにより、複数のコンテナやGPUを活用した高速なデータ処理・学習・推論を実現します。計算リソースは必要に応じて自動的に割り当てられ、コンテナやVMのオンデマンドプロビジョニングにも対応しています。これにより、大規模なワークロードを効率よく処理しながら、計算コストの最適化も図ることができます。

マルチクラウド展開対応

MLRunはオープンアーキテクチャを採用しており、オンプレミス・パブリッククラウド・ハイブリッド環境など、多様なインフラ上へのデプロイに対応しています。TensorFlowやPyTorchといった主要フレームワーク、および各種クラウドサービスとの連携も備えており、既存のツールやインフラ資産を活かしながら段階的な導入が可能です。特定のインフラに依存しないポータブルなAIアプリケーションの構築を支援する点も、運用環境の選択肢を広げる要素といえます。

注意点

OSSベースでセルフホスト前提

MLRunはオープンソースのフレームワークであり、マネージドなホスティングサービスは提供されていません。そのため、Kubernetesベースのクラウドやオンプレミスといったインフラをユーザー自身で用意し、環境の構築から継続的な運用・管理まで担う必要があります。導入にあたっては、相応の技術的知識と運用体制を事前に確認しておくことが望ましいでしょう。