Multi-Armed Banditアルゴリズムを用いた推論トラフィックの動的最適化

Multi-Armed Banditアルゴリズムを用いた推論トラフィックの動的最適化とは

Multi-Armed Banditアルゴリズムを用いた推論トラフィックの動的最適化とは、機械学習モデルの推論時に、複数のモデルバージョンや異なるモデルの中から、最も高いパフォーマンスを発揮するものを自動的かつ継続的に特定し、それに対してユーザーからの推論リクエスト（トラフィック）を動的に割り当てる手法です。このアプローチは、未知の選択肢を試す「探索（Exploration）」と、既知の最良の選択肢を利用する「活用（Exploitation）」のバランスを取りながら学習を進めます。MLOpsにおけるA/Bテストが主にモデル評価に用いられるのに対し、MABはデプロイ後の運用フェーズで、より迅速かつ効率的にモデルの性能を最適化し、リスクを低減しながら継続的な改善を実現する点で重要な役割を果たします。

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