はじめに
機械学習モデルを開発する際、そのモデルを保存して後で再利用できるようにすることは非常に重要です。
学習には多大な時間とリソースがかかることがありますので、学習済みモデルを保存することで、再学習の必要性をなくし、時間とリソースを節約できます。
pickleはPythonの標準ライブラリで、Pythonオブジェクトを直列化（シリアライズ）して保存し、後で再度読み込むことができる優れた手段です。この記事では、pickleを用いた学習済モデルの保存方法とその重要性について詳しく説明します。
これらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。
pickleを用いて学習モデルを保存するとどうなるか
pickleを用いて学習モデルを保存しない場合、毎回モデルの学習をし、推論を実施することになります。
この場合、毎回学習することになり時間がかかるとともに、もし何かのコードをいじった場合、以前出していた推論値が出せないということが起こります。
学習モデルをpickleとして持っている場合は、これらの課題を解決し、推論にかかる時間も大幅に減らすことができます。
pickleを用いて学習モデルを保存する理由
上記の通り、pickleを用いて学習モデルを保存する理由は下記です。
モデルの再現性を確保する
保存した学習済モデルを共有することで、他の人が同じモデルを使って同じ結果を再現できるようになります。これは非常に重要で、「以前出した精度と同じモデルができない」といったことがなくなります。
実用的な運用に必要
実際の運用環境では、モデルのトレーニングと推論は別々の環境で行われることが一般的です。
モデルを保存し、それを推論に利用することで、トレーニングと推論の間に不整合が生じるリスクを軽減し、学習の時間を低減します。
pickleを用いた学習済モデルの保存方法
まずは、簡単な予測モデルを作成し、それをpickleを使って保存してみましょう。
ここでは、scikit-learnライブラリを使用して簡単な線形回帰モデルを構築します。
# 必要なライブラリをインポートする
import pickle
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# データを用意する
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# モデルを構築する
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# モデルをpickle形式で保存する
with open('linear_regression_model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(model, f)
このコードでは、LinearRegressionモデルを用いて単純な線形回帰モデルを構築し、それをpickleを使ってlinear_regression_model.pklというファイルに保存しています。
pickleを用いた学習済モデルの読み込み方法
次に、保存したモデルを読み込む方法を見てみましょう。
# 保存したモデルを読み込む
with open('linear_regression_model.pkl', 'rb') as f:
loaded_model = pickle.load(f)
# 読み込んだモデルを使って予測を行う
new_X = np.array([[6], [7]])
predictions = loaded_model.predict(new_X)
print(predictions)
このコードでは、保存したモデルファイルをpickle.load()を用いて読み込み、それを使って新しいデータに対する予測を行っています。
まとめ
pickleを用いた学習済モデルの保存は、機械学習プロジェクトにおいて重要なステップです。
この手法を利用することで、再学習の必要性をなくし、モデルの再現性を確保し、実用的な運用に必要な手順を踏むことができます。
また、これらの技術はMLflowなどと組み合わせて使われることが多いので、そちらも学習するのをオススメします。
MLOpsや実験管理にオススメの学習方法
書籍：現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法
こちらの書籍はMLflowをはじめ、様々なMLOps手法をまとめています。実験管理も行いつつ、ビジネス実装していきたい方にオススメです。
スクール：現役データサイエンティストに教えてもらう
pickleなどモデルの管理に非常に難しいですが、実際の実装の際には必須の技術となります。これらについて使い方が難しいと感じる場合は、現役のデータサイエンティストと相談しながら学習できるスクールもオススメです。
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