機械学習の実験管理ツール（OSS）の比較

機械学習の実験管理は、データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって重要な課題です。本記事では、オープンソースの実験管理ツールに焦点を当て、その特徴、ライセンス、権限管理機能、人気度を比較します。特に、MLflow、Weights & Biases、Sacred、DVC、Polyaxonという5つの主要なツールについて、その機能と権限管理の詳細を解説します。これらのツールは、実験の追跡、モデルのバージョン管理、チーム協業、そしてセキュリティ管理など、様々なニーズに対応しており、プロジェクトの規模や要件に応じて適切なツールを選択することが重要です。

MLflow

MLflowは、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するための人気の高いオープンソースプラットフォームです。Databricksによって開発され、実験の追跡、モデル管理、デプロイメントのための包括的なツールセットを提供しています1 2。
MLflowの主な機能と特徴をいくつか紹介します。

1. 実験の追跡:MLflowでは、機械学習コードを実行する際に、パラメータ、コードのバージョン、メトリクス、出力ファイルを記録することができます。これにより、実行間の実験を簡単に比較することが可能になります1。

2. モデルのパッケージ化:MLflow Modelsコンポーネントは、さまざまな下流ツールで使用できる機械学習モデルのパッケージ化のための標準フォーマットを提供します1。

3. モデルのレジストリ:MLflowには、一元化されたモデルストア、モデルの系統、モデルのバージョン管理機能が含まれています2。

4. プロジェクトの再現性:MLflowのプロジェクトコンポーネントは、再利用可能なデータサイエンスコードをパッケージ化するための標準形式であり、異なる環境間での再現性を実現します1。

5. デプロイメントのサポート:MLflowは、さまざまなサービス環境にモデルをデプロイするためのツールを提供します1。

6. 言語に依存しない:主にPythonで使用されますが、MLflowはR、Javaなど、複数のプログラミング言語をサポートしています2。

権限とアクセス制御について:

1. Databricksとの統合:Databricksと併用する場合、MLflowはプラットフォームのアクセス制御機能を継承し、ワークスペースおよび実験レベルでのきめ細かい権限設定が可能になります2。

2. オープンソース版:MLflowのスタンドアロン版オープンソースには、ユーザー認証や承認機能は組み込まれていません。 チームがセルフホスティングを行う場合、独自のアクセス制御メカニズムを実装する必要があります2。

ライセンスと人気度:

• ライセンス:MLflowは、寛容なオープンソースライセンスであるApache License 2.0でリリースされています2。
• GitHubスター:2023年12月現在、MLflowはGitHubで15,000以上のスターを獲得しており、MLコミュニティで高い人気と採用率を示しています2。
• 開発状況:このプロジェクトはDatabricksとオープンソースコミュニティによって積極的にメンテナンスされており、定期的なアップデートと新機能のリリースが行われています2。

MLflowは、MLライフサイクル管理に対する包括的なアプローチと、さまざまなMLフレームワークやデプロイ環境との統合機能で際立っています。オープンソースであり、活発に開発されているため、個人データサイエンティストから大規模なチームまで、幅広い層に人気があります。ただし、オープンソース版で高度な権限管理が必要なチームでは、追加の設定や他のツールとの統合が必要になる場合があります1。

Weights & Biases

Weights & Biases (wandb) は、オープンソース版と商用版の両方が提供されている、人気の高い機械学習実験の追跡および視覚化ツールです。Weights & Biases の主な機能と特徴は以下の通りです。

1. 実験の追跡:wandbは、機械学習実験からメトリクス、ハイパーパラメータ、システムメトリクス、アーティファクトを記録し、視覚化することができます。

2. 視覚化:カスタムチャート、パラレル座標プロットなど、実験結果を視覚化するインタラクティブなダッシュボードを提供します。

3. モデルとデータセットのバージョン管理:wandbはモデルとデータセットのバージョン管理をサポートしており、比較や再現が容易です。

4. コラボレーション機能:このプラットフォームは、チームメンバーと実験、レポート、ダッシュボードを共有するためのツールを提供しています3。

5. 統合:wandbは、PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどの一般的なMLフレームワークと統合し、KubeflowやAirflowなどのMLOpsツールとも統合します3。

6. 成果物管理:データセット、モデルのチェックポイント、その他の成果物を追跡し、バージョン管理するための機能を提供しています3。

権限とアクセス制御について:

1. チーム管理:wandbはチームベースのアクセス制御を提供しており、組織はチームレベルでユーザー権限を管理できます3。

2. プロジェクトレベルの権限:ユーザーには、特定のプロジェクトに対して異なるレベルのアクセス権(読み取り、書き込み、管理)を与えることができます3。

3. プライベートプロジェクト:チームはアクセスを制限したプライベートプロジェクトを作成できます3。

4. SSO 統合: 企業ユーザー向けに、wandb はセキュリティとユーザー管理を強化するシングル・サインオン(SSO)統合をサポートしています3。

ライセンスと人気:

• ライセンス: wandb クライアント・ライブラリの中心部分は MIT ライセンスに基づくオープンソースです。ただし、完全なプラットフォームにはホスト型サービス用のプロプライエタリなコンポーネントが含まれています3。
  GitHubスター: 2023年12月現在、wandbクライアントライブラリはGitHubで6,000以上のスターを獲得しており、MLコミュニティで高い人気を誇っていることを示しています3。
  開発活動: このプロジェクトは、Weights & Biasesチームとオープンソースコミュニティによって積極的にメンテナンスされており、定期的なアップデートと新機能のリリースが行われています3。

Weights & Biases は、その使いやすさ、豊富な視覚化機能、強力なコラボレーション機能で際立っています。 特に、素早いセットアップと直感的な実験追跡を重視する研究者やチームの間で人気です。 このプラットフォームは、個人ユーザーや小規模なチーム向けに無料プランを提供しており、より高度な機能やサポートを必要とする大規模な組織向けには有料プランを用意しています3。

wandbのユニークな特徴のひとつは、実験の再現性と共同作業に重点を置いている点です。このプラットフォームでは、ユーザーは実験を簡単に共有し、レポートを作成し、プロジェクトで共同作業を行うことができるため、分散したチームや学術研究グループに特に適しています3。

ただし、コアとなるクライアントライブラリはオープンソースですが、Weights & Biasesの全機能は同社のホスティングサービスに依存しているため、大規模な利用にはデータプライバシーやコスト面での考慮が必要となる可能性がある点に留意する必要があります。

Sacred

Sacredは、特に機械学習や科学計算における計算実験の設定、整理、記録、再現を目的として設計されたオープンソースのPythonフレームワークです。Sacredの主な機能と特徴は以下の通りです。

1. 実験の設定:Sacredは、ユーザーが実験パラメータを簡単に定義および管理できる強力な設定システムを提供します。階層的な設定と自動コマンドラインインターフェースの生成をサポートしています。

2. 実験のログ:このフレームワークは、実行環境、依存関係、パラメータ、結果など、実験のさまざまな側面を自動的にログに記録します。これにより、再現性が確保され、異なる実行の追跡や比較が容易になります。

3. データベース統合:Sacredは、MongoDB、SQLデータベース、ローカルファイルシステムなど、さまざまなバックエンドに実験結果を保存できます。これにより、実験結果の効率的なクエリと分析が可能になります。

4. オブザーバー:Sacredは「オブザーバー」と呼ばれる概念を使用して、実験情報を取得し保存します。ビルトインのオブザーバーには、MongoDB、SQLデータベース、TinyDBが含まれますが、ユーザーはカスタムオブザーバーを作成することもできます。

5. リソースモニタリング:このフレームワークは、実験実行中のCPUやメモリー使用量などのシステム指標を自動的に追跡し、記録することができます。

6. 実験の中断と再開:Sacredは中断を適切に処理するメカニズムを提供しており、中断した時点から実験を再開することができます。

権限とアクセス制御について:

1. 基本的なアクセス制御:Sacred自体には、ユーザー認証や承認機能は組み込まれていません。MongoDBのような外部ストレージバックエンドを使用する場合、アクセス制御は通常、データベースレベルで管理されます。

2. 統合の可能性:Sacredにはネイティブのチームまたはプロジェクトベースの権限管理機能はありませんが、他のツールやカスタムソリューションと統合することで、そのような機能を実装することができます。

ライセンスと人気:

ライセンス:SacredはMITライセンスでリリースされており、これは寛容なオープンソースライセンスで、商用および非商用利用の両方を許可しています4。
GitHubスター:2023年12月現在、GitHubにおけるSacredのスター数は3,800を超えており、科学技術計算および機械学習のコミュニティにおいて、多くのユーザーに支持されていることが分かります4。

• 開発状況:他のツールほど活発に開発されているわけではありませんが、Sacredは現在でもユーザーや貢献者からなるコミュニティによってアップデートやメンテナンスが行われています4。

Sacredは、実験の再現性と柔軟な構成システムに重点を置いている点で際立っています。特に、詳細なログと再現性が重要な学術研究や研究環境で人気があります。フレームワークの軽量性と既存のPythonコードとの統合のしやすさから、個人研究者や小規模なチームにも魅力的です。

しかし、Sacredには、MLflowやWeights & Biasesのような包括的なMLOpsプラットフォームに見られるより高度な機能がいくつか欠けている。ビルトインの可視化ツールや高度なコラボレーション機能は提供されておらず、その代わりに実験の構成とログの記録というコアな部分に重点が置かれている。より広範なコラボレーション機能やグラフィカルなインターフェースを必要とするチームでは、Sacredと併せて追加のツールを統合する必要があるかもしれない。

DVC(データ・バージョン管理

DVC(データ・バージョン管理)は、機械学習プロジェクト専用に設計されたオープンソースのバージョン管理システムです。Gitの機能を拡張し、大容量ファイル、データセット、機械学習モデルを効率的に処理します。DVCの主な機能は以下の通りです。

1. データとモデルのバージョン管理:DVCは、大容量ファイルやデータセットのバージョン管理を可能にし、リモートストレージにそれらを効率的に保存しながら、軽量なメタデータをGitに保存します。

2. 再現性:DVCは、データ、コード、モデルを一緒に追跡することで、再現可能な機械学習を実現し、ユーザーがプロジェクトの異なるバージョン間を簡単に切り替えられるようにします。

3. パイプライン管理:データ処理とモデルトレーニングのパイプラインを定義し管理する方法を提供し、実験の再現と共有を可能にします。

4. ストレージの柔軟性:DVCは、ローカルファイルシステム、クラウドストレージ(S3、Google Driveなど)、ネットワーク接続ストレージなど、さまざまなストレージバックエンドをサポートしています。

5. メトリックの追跡:ユーザーは、異なる実験におけるパフォーマンスメトリックを追跡し比較することができます。

権限とアクセス制御に関しては、DVC自体にはユーザー認証や承認機能は組み込まれていません。しかし、メタデータのバージョン管理にはGitが利用されているため、チームはGitのアクセス制御メカニズムを使用できます。データの保存に関しては、アクセス制御はストレージシステムレベルで管理されます5。

ライセンスと普及度:
ライセンス:DVCは、寛容なオープンソースライセンスであるApache License 2.0でリリースされています9。
GitHubスター: 2023年12月現在、GitHub上でのDVCのスター数は11,000を超えており、MLコミュニティでの高い人気を示しています9。
開発活動: このプロジェクトは、Iterative.aiとオープンソースコミュニティによって活発にメンテナンスされており、定期的なアップデートと新機能のリリースが行われています9。

DVCは、データサイエンスに対するGitのようなアプローチで際立っており、Gitワークフローにすでに慣れ親しんでいるチームにとって特に魅力的です。データバージョン管理とパイプライン管理に重点を置いているため、機械学習プロジェクトにおける再現性を確保するための強力なツールとなります57。

Polyaxon

Polyaxonは、データ準備からモデル展開まで、機械学習のライフサイクル全体を管理するために設計されたオープンソースプラットフォームです。 実験の追跡、ワークフローのオーケストレーション、モデル管理のための包括的な機能セットを提供します。 Polyaxonの主な特徴は以下の通りです。

機能:

1. 実験の追跡:Polyaxonでは、メトリクス、パラメータ、アーティファクト、コードバージョンを含む実験のログ取得と追跡が可能です10。

2. ワークフローのオーケストレーション:キューイング、ルーティング、キャッシュ、並列処理管理などの機能を備えた複雑なワークフローやDAG(有向非循環グラフ)のオーサリング用に、組み込みのフローエンジンを提供しています。

3. ハイパーパラメータの最適化:Polyaxonには、さまざまなハイパーパラメータ調整アルゴリズムを備えた組み込みの最適化エンジンが含まれています。

4. スケーラビリティ:このプラットフォームは大規模なスケールを想定して設計されており、APIとスケジューラーの水平スケーリングが可能で、複数のネームスペースとクラスターにわたるワークロードの分散をサポートしています。

5. コンポーネントと統合:Polyaxonはカスタムコンポーネントをサポートし、MLエコシステム内のさまざまなツールやフレームワークと統合しています。

6. 導入オプション:セルフホスティングとクラウドホスティングの両方の導入オプションを提供しており、さまざまな組織のニーズに柔軟に対応できます。

権限とアクセス制御:
Polyaxonは、堅牢なロールベースのアクセス制御(RBAC)機能を提供しています。

1. ユーザーロール: ビューアー、メンバー、管理者、マネージャー、オーナーなどの事前定義されたロールが用意されており、それぞれ異なるレベルのアクセスと権限が付与されています。

2. チームベースのアクセス: このプラットフォームには「チーム」という概念が含まれており、特定のチームやプロジェクトに対してユーザーに特定のロールを割り当てることができます。

3. きめ細かい権限設定:Polyaxonでは、組織全体、チーム固有、プロジェクト固有のアクセスなど、さまざまなレベルでユーザーの役割と権限をカスタマイズできます10。

ライセンスと人気:

• ライセンス:Polyaxonのコアはオープンソースで、Apache 2.0ライセンスでリリースされています。
  GitHubスター:2023年12月時点で、PolaxonはGitHubで3,000を超えるスターを獲得しており、MLコミュニティにおけるユーザーベースの大きさを示しています。
  開発状況:このプロジェクトは定期的にアップデートと新機能がリリースされるなど、活発にメンテナンスされています。

ユニークな特徴:

1. 開発者フレンドリーなAPI:PolaxonはRESTful JSON APIとして構築されており、必要に応じてヘッドレス操作やカスタムフロントエンド開発が可能です10。

2. キューイングとスケジューリング:このプラットフォームは、ノード管理とキュー・ルーティングに基づく高度なスケジューリング戦略を提供し、リソース割り当てのきめ細かい制御を実現します。

3. 拡張性:プラグイン・アーキテクチャとイベントベースの抽象化により、PolyaxonはMLエコシステムにおける他のツールとの幅広いカスタマイズと統合を可能にします。

Polyaxonは、MLライフサイクル管理に対する包括的なアプローチ、スケーラビリティへの強いフォーカス、堅牢な権限管理機能により際立っています。組み込みのワークフローエンジンと最適化機能により、複雑な機械学習プロジェクトや、きめ細かいアクセス制御を必要とする大規模なチームにも適しています。ただし、よりシンプルなツールと比較すると習得曲線は急になる可能性があり、小規模なチームや個々の研究者にとっては、すべての機能が必要になる可能性もあります。