MLflow × LLM 生成AI時代の実験管理とリスク低減

MLflow × LLM 生成AI 時代の実験管理とリスク低減なぜ今「実験管理」が重要なのか西岡賢一郎 Data Informed
CEO / D-stats CTO 機械学習の社会実装勉強会第50 回 2025 年8 月30 日  MLflow

背景：生成AI 開発の課題  LLM 活用は急速に進展中 Chatbot 、RAG 、要約など様々なユースケースで活用拡大  しかし実際の開発現場では…
再現性がない（同じ結果を再現できない）本番に何が動いているのか不明確コストや品質がコントロール不能  PM 視点ではリスクが高い予測不能な品質変動、説明責任の難しさ、コスト管理の困難さ  MLflow 2 / 11

典型的な困りごと  「どのプロンプトで精度が出たか忘れた」試行錯誤の過程が記録されず、効果的だったプロンプトを再現できない  「Embedding モデルを変えたら結果が良くなった？悪くなった？」設定変更の効果が客観的に比較・検証できない  「本番で走っているのはどのバージョン？」
環境間の差異が不明確で、トラブル発生時の原因特定が困難  「意思決定の根拠が残らない」なぜその設定やモデルを採用したのか、後から検証できない  MLflow 3 / 11

MLflow とは？  機械学習のライフサイクル管理プラットフォームオープンソースソフトウェア（OSS ）として広く使われている  もともとML 用 →
今はLLM にも対応生成AI アプリケーション開発にも活用できるように機能拡張  主な機能 Tracking ：実験ログの記録と可視化 Model Registry ：モデルのバージョン管理 Evaluation & Monitoring ：品質検証と監視 Tracing ：複雑な処理フローの可視化  MLflow 4 / 11

LLM 時代のMLflow 活用ポイント  Tracking ：実験ログの自動記録プロンプト、パラメータ設定、生成結果、コスト、精度を自動で記録・比較可能  Prompt UI
/ Registry ：プロンプト管理プロンプトの編集・共有・バージョン管理を一元化し、最適プロンプトを組織で共有  Evaluation ：品質の数値比較 LLM-as-a-Judge, Human Feedback など多様な評価方法で品質を客観的に測定  Tracing ：複雑フローの可視化 RAG など複雑なアプリケーションフローを分解・可視化し、ボトルネックを特定  MLflow 5 / 11

Before / After MLflow （RAG アプリ例）  Before  精度改善が偶然に依存
 設定変更の効果が不明  本番と検証環境が不一致  After  実験履歴から最適条件を選択  コスト・精度を可視化してPM が判断  Production モデルをRegistry で固定化    MLflow 6 / 11

デモで見るMLflow  Jupyter Notebook → MLflow UI 簡単な実験コードからMLflow UI で詳細なログ情報を確認
 自動記録される実験情報プロンプト内容とパラメータ設定実行結果とモデル出力実行コストやAPI 使用量  UI の比較機能複数のRun を並べて精度やコストを比較、最適な設定を選定可能  高度な機能 Prompt Engineering UI やTracing 可視化による複雑なフローの把握  MLflow 7 / 11

PM/ 開発者が得られる価値  透明性本番モデルとその選定根拠を明確に説明可能  再現性同じ実験を誰でも再現できる環境と条件を保証  リスク低減
精度低下・コスト増を早期に検知し対策可能  協調 PM ・エンジニア・研究者が同じ画面を見て議論できる共通基盤  MLflow 8 / 11

運用イメージ  →  →  →  ↩ 
開発フェーズ MLflow Tracking で実験履歴を残すプロンプト、パラメータ、出力結果、メトリクスを自動記録  検証フェーズ MLflow Evaluation で品質比較 LLM-as-a-Judge などを活用した客観的な品質評価  本番フェーズ MLflow Registry でモデルを管理 Staging → Production へのステージング管理と安全なデプロイ  改善フェーズ MLflow Tracing でボトルネックを特定複雑なRAG や処理フローの可視化とパフォーマンス分析  MLflow 9 / 11

導入の第一歩  難しく考えなくてOK MLflow は段階的に導入でき、小さく始めて徐々に拡張可能です  「まずは実験ログを残す」ことから始める最初はTracking のみの利用から、環境構築は最小限でOK 
ローカル環境でもすぐ利用可能 pip install mlflow だけでインストール完了、コード数行で記録開始  チーム利用への発展リモートサーバやクラウドでTracking UI を共有し、チーム全体で実験を可視化  MLflow 10 / 11

まとめ  LLM 開発はスピードと同時に管理と再現性が必須実験と改善の記録がなければ持続的な品質向上は困難  MLflow は「実験ノート＋品質保証＋本番管理」を一体化従来の個別ツールをシームレスに統合し、開発効率を向上 
RAG や要約など幅広いアプリでリスク低減に貢献複雑なワークフローの可視化と品質評価を容易に実現  結論：LLM 活用にMLflow は欠かせない基盤透明性・再現性・説明責任を担保し、生成AI 時代の信頼できる開発を実現  MLflow 11 / 11

MLflow × LLM 生成AI時代の実験管理とリスク低減

MLflow × LLM 生成AI時代の実験管理とリスク低減

西岡賢一郎 (Kenichiro Nishioka)

More Decks by 西岡賢一郎 (Kenichiro Nishioka)

Other Decks in Technology

Featured

Transcript