PyTorch モデル開発時に Evidently AI を使うタイミングと実装例

はじめに

PyTorch で機械学習モデルを開発する際、モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、データドリフトや精度劣化を検出することが重要です。Evidently AI を活用すると、これらの課題を効率的に解決できます。本記事では、PyTorch の開発プロセスに Evidently AI をどのように統合すればよいかを解説します。

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1. Evidently AI を使うべきタイミング

PyTorch での機械学習プロジェクトでは、以下のタイミングで Evidently AI を活用できます。

(1) データの前処理 & 検証時

• 目的: トレーニングデータとバリデーションデータの分布が一致しているか確認
• Evidently を使用する理由: バイアスやリークの検出、データのクオリティチェック

(2) モデルの学習後の評価時

• 目的: 学習したモデルの精度を評価
• Evidently を使用する理由: MSE, MAE, F1スコア, AUC-ROC などのメトリクスを自動生成

(3) 本番環境での推論データの監視

• 目的: 本番環境のデータが学習データと異なる分布になっていないかチェック
• Evidently を使用する理由: データドリフトやターゲットドリフトを監視し、アラートを設定

(4) モデル精度が劣化した際の再学習トリガー

• 目的: モデルの精度が低下したときに、自動的に再学習パイプラインを起動
• Evidently を使用する理由: MLflow や Airflow との連携で再学習のトリガーを設定

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2. PyTorch で Evidently AI を活用する実装例

(1) データの分布チェック

import pandas as pd
import numpy as np
from evidently.report import Report
from evidently.metric_preset import DataDriftPreset

# 旧データ（トレーニングデータ）
reference_data = pd.DataFrame({
    "feature1": np.random.normal(0, 1, 1000),
    "feature2": np.random.normal(5, 2, 1000)
})

# 新データ（本番データ）
current_data = pd.DataFrame({
    "feature1": np.random.normal(0.5, 1, 1000),
    "feature2": np.random.normal(5, 2, 1000)
})

# Evidentlyでデータドリフトをチェック
report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
report.run(reference_data=reference_data, current_data=current_data)
report.show()

(2) モデルの評価

from evidently.metric_preset import RegressionPreset

# 学習後のモデルの評価
model_report = Report(metrics=[RegressionPreset()])
model_report.run(reference_data=reference_data, current_data=current_data)
model_report.show()

(3) 本番環境でのデータ監視

import time
from evidently.dashboard import Dashboard

# ダッシュボードでリアルタイム監視
dashboard = Dashboard(metrics=[DataDriftPreset()])
while True:
    dashboard.run(reference_data=reference_data, current_data=current_data)
    dashboard.show()
    time.sleep(60)  # 1分ごとに更新

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まとめ

Evidently AI は、PyTorch を使った機械学習プロジェクトの各フェーズで活用できます。

✅ データの前処理 → 学習データとバリデーションデータの整合性チェック
✅ モデルの評価 → 学習後のパフォーマンス評価
✅ 本番環境のデータ監視 → データドリフトをリアルタイム検出
✅ 再学習のトリガー → 精度が低下したら自動で再学習

Evidently AI を適切に活用し、安定した ML モデル運用を実現しましょう！