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KubernetesによるAI運用の全て！導入から最適化まで徹底解説

2025年5月10日土曜日

アーキテクト

この記事では、Kubernetes（クバネティスまたはクーベネティスと読みます）によるAI運用について、導入から最適化までの全てを網羅的に、そして初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

AIモデルを開発したはいいけれど、その後の運用で頭を抱えているそこのあなた！Kubernetesが、その悩みを解決するスーパーヒーローになるかもしれません。この記事を読めば、AI運用の世界がガラッと変わるかも？

この記事で学べること

  • KubernetesとAI運用の基本的な関係性
  • KubernetesをAI運用に使うと、どんないいことがあるのか
  • AI運用をKubernetesで始めるための具体的なステップ
  • より本格的なKubernetes AI運用のテクニックやコスト削減のコツ
  • AI運用を安定させるための監視やトラブル解決のヒント

KubernetesによるAI運用、なぜ今注目されるのか

最近、AI、つまり人工知能っていう言葉をよく耳にしますよね。画像認識だったり、翻訳だったり、私たちの生活のすぐそばでAIが活躍し始めています。

でも、AIモデルを作っただけでは、宝の持ち腐れになっちゃうんです。作ったAIモデルを、実際にたくさんの人に使ってもらったり、ビジネスで役立てたりするためには、そのAIモデルを安定して動かし続けるための仕組み、つまりAIの運用がめちゃくちゃ大事になってきます。

ただ、このAI運用がなかなか一筋縄ではいかないんですね。例えば、たくさんの人が同時にAIを使おうとすると、サーバーがパンクしちゃうかもしれません。

あるいは、AIモデルを新しくしたら、前のバージョンに戻したいけど戻せない！なんてことも。こういったAI運用の課題を解決する手段として、Kubernetesが大きな注目を集めているんです。

Kubernetesは、もともとGoogleが開発したシステムで、たくさんのコンテナ（アプリケーションを動かすための小さな箱みたいなもの）を、まるでオーケストラの指揮者のように上手に管理してくれる仕組みです。

AI運用は、処理の量が急に増えたり減ったりすることが多いですし、実験的に色々なAIモデルを試したり、新しい学習データでAIモデルを更新したりと、変化が多いのが特徴。Kubernetesは、そういった変化に柔軟に対応できる得意技を持っているので、AI運用ととっても相性が良い、というわけなんですよ。

KubernetesによるAI運用の基礎知識

さて、KubernetesがAI運用で注目されているのは分かったけど、そもそもKubernetesって何なの？AI運用って具体的に何をするの？って思いますよね。まずは、そこから見ていきましょう。

Kubernetesとは、一言でいうとコンテナ化されたアプリケーションを自動でデプロイ（配置）したり、いい感じにスケール（規模を調整）したり、管理したりするためのオープンソースのシステムです。たくさんのサーバーをまとめて、一つの大きなリソースプールみたいに見せてくれるので、開発者はサーバーの細かいことを気にせずに、アプリケーションの開発に集中できるのが嬉しいポイント。

一方、AI運用とは、開発されたAIモデルを実際のサービスや業務で活用できるように、システムに組み込んだり、安定して動かし続けたり、性能を監視したり、必要に応じてAIモデルを更新したりする一連の活動を指します。AIモデルの学習環境の構築、学習済みモデルのデプロイ、AIを使った予測や分析を行う推論サーバーの管理なんかが主な作業になりますね。

じゃあ、なぜこの二つがピッタリ合うのでしょうか？AIの学習や推論では、計算資源（CPUやGPU、メモリなど）をたくさん使ったり、急に必要になったりします。Kubernetesは、そういったリソースの割り当てを自動で調整してくれたり、障害が起きても別のサーバーで処理を継続してくれたりする機能があるので、AI運用をものすごく楽にしてくれるんです。例えば、AIモデルを新しいものに入れ替えるときも、古いモデルを動かしたまま、新しいモデルをそーっと起動して、問題なければ切り替える、なんていう高度なこともKubernetesなら比較的簡単にできちゃいます。

KubernetesでAI運用するメリットとは

KubernetesをAI運用に使うと、具体的にどんな良いことがあるんでしょうか？いくつか代表的なものを挙げてみますね。

  • スケーラビリティの確保
    AIへのアクセスが増えても、Kubernetesが自動でサーバーの数を増やして対応してくれます。逆もまた然り。無駄なくリソースを使えます。
  • リソースの効率的な利用
    使っていないサーバーを無駄に動かしておく必要がなくなります。特に高価なGPUなんかは、必要な時だけ使うようにできるので、コスト削減に繋がりますよ。
  • デプロイの自動化
    AIモデルの新しいバージョンを、ボタン一つ、あるいは自動で本番環境に反映できるようになります。これにより、開発サイクルがぐっと速まります。
  • 再現性の向上
    いつ、誰が、どのAIモデルを、どんな設定で動かしたか、という情報をきっちり管理しやすくなるので、実験結果の再現や問題発生時の原因究明が楽になります。
  • ポータビリティの実現
    一度Kubernetes上で動くようにAIシステムを作れば、他のKubernetes環境（例えば、自分のパソコンからクラウド上へ）にも持っていきやすくなります。環境に縛られないAI運用が実現できるのは大きな魅力です。

これだけのメリットがあれば、AI運用がだいぶ楽になるイメージが湧きませんか？

KubernetesでのAI運用で考慮すべき点

もちろん、いいことばかりではありません。KubernetesをAI運用に導入する際には、いくつか知っておくべきこと、準備しておくべきことがあります。

まず、Kubernetes自体が結構複雑なシステムなので、学習コストが高いというのは正直なところ。コンテナ技術（Dockerなど）の知識も必要になりますし、Kubernetes特有の概念や用語も覚えなくてはいけません。最初はちょっと戸惑うかもしれませんね。

また、AI、特にディープラーニングではGPUという特別な計算資源を使うことが多いですが、このGPUをKubernetes上でうまく管理するのは、CPUに比べると少し設定が複雑になることがあります。セキュリティの設定も、コンテナやネットワークがたくさん絡み合ってくるので、しっかり考えないといけないポイントです。

ただ、これらの課題も、最近ではKubernetesを使いやすくするためのツールや、クラウドプロバイダーが提供するマネージドなKubernetesサービス（例えば、Google Kubernetes Engine (GKE) や Amazon EKS、Azure Kubernetes Service (AKS)など）がたくさん出てきているので、以前よりはハードルが下がってきています。最初から完璧を目指さず、少しずつ学んでいく姿勢が大事ですよ。

KubernetesによるAI運用の始め方

理屈は分かったけど、じゃあ実際にどうやってKubernetesでAI運用を始めたらいいの？って思いますよね。こ

こからは、初心者の方がAI運用をKubernetesでスタートするための、具体的なステップを追いかけていきましょう。いきなり大規模なシステムを作るのは大変なので、まずは手元で小さく試してみるのがおすすめです。

必要なツールと環境の準備

まず、Kubernetesを動かす環境が必要です。本格的な運用ではクラウド上のサービスを使うことが多いですが、お試しなら自分のパソコン上で動くKubernetes環境を作るのが手軽です。

代表的なツールとしては、MinikubeやKindがあります。これらを使うと、数コマンドでパソコンの中に小さなKubernetesクラスタ（Kubernetesを動かすためのサーバー群のこと）を構築できます。

# 例えばMinikubeのインストールと起動（macOSの場合、Homebrew使用）
brew install minikube
minikube start

次に必要なのが、kubectl（キューブコントロールと読みます）というコマンドラインツール。これは、Kubernetesクラスタを操作するための魔法の杖みたいなものです。Minikubeをインストールすると一緒に入ってくることもあります。

# kubectlが使えるか確認
kubectl version --client

そして、AIモデルを動かすためには、そのモデルや必要なプログラムをコンテナイメージという形にパッケージングする必要があります。

そのためにDockerというツールがよく使われます。Dockerの基本的な使い方（Dockerfileの書き方、イメージのビルド方法など）も押さえておくとスムーズです。Dockerの基本を理解していることが、Kubernetesを扱う上での前提知識とも言えますね。

最後に、デプロイするAIモデルと、必要なら学習済みのデータも準備しておきましょう。最初は、公開されているシンプルなモデルから試してみるのが良いでしょう。

準備するもののまとめ

  • Kubernetesクラスタ (Minikube, Kind, またはクラウドのマネージドサービス)
  • kubectl コマンドラインツール
  • Docker (コンテナイメージ作成のため)
  • デプロイしたいAIモデルとデータ

簡単なAIモデルをKubernetesにデプロイしてみよう

さて、道具が揃ったら、いよいよ簡単なAIモデルをKubernetesにデプロイしてみましょう。

ここでは、すごく単純な例として、入力された文字をそのまま返すだけの「AIモデル」（実際にはただのWebサーバーですが、流れを掴むため）をデプロイする手順を見てみます。

ステップ1 Pythonで簡単なWebアプリケーションを作成します。Flaskというライブラリを使うと手軽です。

# app.py という名前でファイルを作成
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    input_text = data.get('text', '')
    # 本当のAIモデルならここで推論処理
    return jsonify({'prediction': input_text})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

ステップ2 このアプリケーションを動かすためのDockerfileを作成します。

# Dockerfile という名前でファイルを作成
FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]

（requirements.txtには `Flask` と書いておいてくださいね）

ステップ3 Dockerイメージをビルドします。

docker build -t my-simple-ai-app:v1 .

もしMinikubeを使っているなら、MinikubeのDockerデーモンにイメージをロードしておくと、Kubernetesから直接そのイメージを使えるようになります。

minikube image load my-simple-ai-app:v1

ステップ4 Kubernetesにデプロイするための設定ファイル（マニフェストファイルと呼びます）をYAML形式で書きます。ここではDeployment（どういうコンテナをいくつ動かすか）とService（どうやってそのコンテナにアクセスするか）を定義します。

# deployment.yaml という名前でファイルを作成
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-simple-ai-app-deployment
spec:
  replicas: 1 # とりあえず1つ動かす
  selector:
    matchLabels:
      app: my-simple-ai-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-simple-ai-app
    spec:
      containers:
      - name: my-simple-ai-container
        image: my-simple-ai-app:v1 # さっきビルドしたイメージ
        # imagePullPolicy: IfNotPresent # Minikubeローカルイメージを使う場合
        ports:
        - containerPort: 5000

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-simple-ai-app-service
spec:
  selector:
    app: my-simple-ai-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80 # サービスが外部に公開するポート
      targetPort: 5000 # コンテナがリッスンしているポート
  type: NodePort # Minikubeでお試し用に外部アクセスしやすくする

このYAMLファイルがKubernetesへの指示書になります。何が書いてあるか、なんとなく分かりますか？

ステップ5 kubectlコマンドで、このYAMLファイルをKubernetesクラスタに適用します。

kubectl apply -f deployment.yaml

これで、あなたのAI（もどき）アプリケーションがKubernetes上で動き始めました！Minikubeなら、以下のコマンドでアクセスできるURLを確認できます。

minikube service my-simple-ai-app-service --url

表示されたURLの末尾に `/predict` をつけて、POSTリクエストで `{"text": "こんにちは"}` のようなJSONを送ると、同じ内容が返ってくるはずです。curlコマンドなどで試してみてくださいね。

どうでしょう？手順は少し多いですが、一度流れを掴めば、色々なAIモデルに応用できるはずです。実際に手を動かして成功体験を得るのが、一番の近道ですよ！

KubernetesによるAI運用の実践テクニックと最適化

基本的なデプロイができるようになったら、次はもっと本格的なAI運用をするためのテクニックや、運用をスムーズにするための最適化について見ていきましょう。ここからは、ちょっと専門的な話も入ってきますが、AI運用をレベルアップさせるためには欠かせない知識です。

GPUリソースの効率的な活用方法

AI、特にディープラーニングのモデルを学習したり、高速に推論したりするには、GPU（Graphics Processing Unit）という専用のプロセッサーがほぼ必須です。

でも、GPUってCPUに比べてかなり高価なんですよね。だから、GPUリソースをいかに効率よく使うかが、AI運用のコストを左右する大きなポイントになります。

Kubernetes上でGPUを使うには、まずKubernetesクラスタの各ノード（サーバーのこと）にGPUが搭載されていて、かつ、そのGPUをKubernetesが認識できるように設定する必要があります。NVIDIA製のGPUであれば、NVIDIA GPU OperatorやNVIDIA device pluginといったツールを使うのが一般的です。

GPUを効率的に使うための工夫としては、以下のようなものがあります。

  • GPUのタイムシェアリング 複数のコンテナで1つのGPUを時間分割して共有する技術。これにより、GPUをフルに使い切らないような軽い処理を複数同時に動かせます。
  • Fractional GPU (MIG - Multi-Instance GPUなど) 1つの物理GPUを、複数の小さな仮想GPUインスタンスに分割して、それぞれを別のコンテナに割り当てる技術。NVIDIAの新しいGPUでサポートされています。
  • 適切なリソース要求と制限 Pod（コンテナを動かすためのKubernetesの最小単位）がどれくらいのGPUメモリを必要とするかを明示することで、無駄な割り当てを防ぎます。

例えば、Podの定義ファイル（YAML）で、特定のGPUリソースを要求する書き方は以下のようになります。

# Pod定義の一部
spec:
  containers:
  - name: my-gpu-container
    image: my-gpu-app
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1 # このコンテナはNVIDIA GPUを1つ要求する

GPUの設定は少し複雑な部分もありますが、クラウドプロバイダーのマネージドKubernetesサービスでは、GPUノードの追加や設定が比較的簡単にできるようになっていることが多いので、そういったサービスを利用するのも手です。

AIモデルのバージョン管理と再学習パイプライン

AIモデルは、一度作ったら終わり、というものではありません。新しいデータが手に入ったり、もっと性能の良いアルゴリズムが見つかったりしたら、モデルを更新していく必要がありますよね。この、AIモデルを継続的に改善していく活動全体をMLOps（Machine Learning Operations）と呼んだりします。

MLOpsの重要な要素の一つが、AIモデルのバージョン管理です。いつ、どんなデータで、どんなパラメータで学習させたモデルなのか、という情報をしっかり記録しておくことで、後から再現したり、問題があった時に前のバージョンに戻したりすることが可能になります。Gitのようなバージョン管理システムと、MLflowやDVC (Data Version Control) といったツールを組み合わせて使うことが多いです。

そして、もう一つ大事なのが、新しいデータでAIモデルを再学習し、評価し、問題なければ自動でデプロイする、という一連の流れを自動化する再学習パイプラインの構築です。

Kubernetes上では、Kubeflow PipelinesやArgo Workflowsといったツールを使って、このパイプラインを比較的簡単に作ることができます。これらのツールは、学習データの準備、モデルの学習、評価、デプロイといった各ステップをコンテナとして定義し、それらを順番に、あるいは並行して実行するのを助けてくれます。

例えば、Kubeflow Pipelinesでは、以下のようなPython SDKを使ってパイプラインを定義できます。

# Kubeflow Pipelinesのパイプライン定義（概念的な例）
import kfp
import kfp.dsl as dsl

@dsl.pipeline(
    name='My AI Training Pipeline',
    description='A pipeline to train and deploy an AI model.'
)
def my_ai_pipeline(data_path: str, model_output_path: str):
    # データ前処理コンポーネント
    preprocess_op = dsl.ContainerOp(
        name='preprocess_data',
        image='my-preprocess-image:latest',
        arguments=['--data_path', data_path, '--output_path', '/processed_data']
    )

    # モデル学習コンポーネント
    train_op = dsl.ContainerOp(
        name='train_model',
        image='my-training-image:latest',
        arguments=['--input_data', preprocess_op.outputs['output_path'], '--model_output_path', model_output_path]
    )
    # 必要ならモデル評価、デプロイのコンポーネントも続く...

# パイプラインを実行
# client = kfp.Client()
# client.create_run_from_pipeline_func(my_ai_pipeline, arguments={...})

こういったパイプラインを整備することで、AIモデルを常に最新の良い状態に保ち、運用していくことが可能になります。AIモデルは育てていくもの、という意識が大事ですね。

コストを抑えるKubernetes AI運用のコツ

AI運用、特にGPUを使うような場合は、コンピューティングリソースのコストが気になりますよね。Kubernetes環境でも、工夫次第で運用コストを抑えることができます。

いくつか代表的なコツを紹介します。

  • Spot Instance（スポットインスタンス）の活用
    クラウドプロバイダーが提供している、通常よりも大幅に安く利用できるけれど、急に中断される可能性もあるサーバーインスタンスのことです。中断されても問題ない学習ジョブなどに使うと、コストを大きく削減できます。Kubernetesのスケジューラーと連携してうまく使うのがポイントです。
  • リソースリクエストとリミットの適切な設定
    Podが必要とするCPUやメモリの量をKubernetesに正確に伝える（リクエスト）ことで、無駄なリソースの割り当てを防ぎます。また、使いすぎないように上限（リミット）も設定しておくことが、システム全体の安定稼働に繋がります。
  • オートスケーリングの活用
    Horizontal Pod Autoscaler (HPA) や Vertical Pod Autoscaler (VPA) を使うと、負荷に応じてPodの数やリソース割り当てを自動で調整してくれます。これにより、必要な時だけリソースを使い、不要な時は減らすことでコストを最適化できます。Cluster Autoscalerも組み合わせると、ノード（サーバー）自体の数も自動調整できます。
  • 不要なリソースのクリーンアップ
    開発用やテスト用に一時的に作ったPodやServiceが、使われなくなった後も残り続けてリソースを消費している、なんてことがよくあります。定期的に棚卸しして、不要なものは削除する習慣をつけましょう。

これらのコツを意識して実践するだけで、AI運用のコストはかなり変わってくるはずです。お財布に優しいAI運用を目指しましょう！

KubernetesによるAI運用のための監視とトラブルシューティング

AIシステムを安定して動かし続けるためには、システムの健康状態を常に監視し、何か問題が起きたら素早く原因を見つけて対処する、ということが非常に大切です。これはAI運用に限った話ではありませんが、Kubernetesのような分散システムでは特に重要になります。

監視する対象は、Kubernetesクラスタ自体の状態（各ノードのCPUやメモリ使用率、ネットワークの状態など）と、その上で動いているAIアプリケーションの状態（リクエスト数、エラー率、推論にかかる時間、AIモデルの予測精度など）の両方です。

Kubernetes環境でよく使われる監視ツールとしては、以下のようなものがあります。

  • Prometheus（プロメテウス）
    メトリクス（システムの様々な数値データ）を収集し、保存するための時系列データベース。Kubernetesのデファクトスタンダード的な監視ツールです。
  • Grafana（グラファナ）
    Prometheusなどで収集したメトリクスを、分かりやすいダッシュボードとして可視化するツール。グラフやアラートを自由に設定できます。
  • Elasticsearch, Fluentd, Kibana (EFKスタック) または Loki, Promtail
    など コンテナやアプリケーションが出力するログを一箇所に集めて、検索・分析しやすくするためのツール群。ログはトラブルシューティングの際の重要な手がかりになります。

トラブルシューティングの基本的な考え方としては、まず問題が起きている箇所を特定すること（Kubernetesクラスタなのか、特定のPodなのか、ネットワークなのか、AIモデル自体なのか）。

そして、関連するメトリクスやログを確認して、原因の手がかりを探します。Kubernetesのコマンド（`kubectl logs`、`kubectl describe pod`など）も、問題解決に役立つ情報を提供してくれます。

例えば、あるPodがうまく起動しない場合、`kubectl describe pod <pod名>` を実行すると、イベントログが表示され、なぜ起動できなかったのか（イメージが見つからない、リソースが足りないなど）の手がかりが見つかることが多いです。監視とログは、安定運用の生命線と言っても過言ではありません。

最初は難しく感じるかもしれませんが、これらのツールを使いこなせるようになると、AI運用がぐっと楽になりますし、何かあった時も落ち着いて対処できるようになりますよ。

【まとめ】KubernetesでAI運用を成功させるために

KubernetesとAI運用について、基礎から実践的なテクニックまで、かなり盛りだくさんでお届けしましたがいかがでしたか？AIモデルをただ作るだけじゃなくて、それを実際に多くの人に使ってもらうためには、しっかりとした運用基盤が欠かせません。そ

して、その強力な基盤として、Kubernetesが大きな力を発揮してくれることを感じていただけたなら嬉しいです。

この記事で学んだ主なポイントをもう一度おさらいしておきましょう。

  • AI運用は大変だけど、Kubernetesがスケーラビリティや自動化で助けてくれる。
  • KubernetesでAI運用を始めるには、まず小さな環境で手を動かしてみるのが一番。
  • GPUの効率利用、モデルのバージョン管理、再学習パイプライン、コスト最適化、そして監視とトラブルシューティングが、本格的なAI運用を支える柱になる。

もちろん、KubernetesもAIも奥が深い世界なので、この記事だけで全てをマスターできるわけではありません。でも、最初の一歩を踏み出すきっかけや、次に何を学べばいいかの道しるべにはなれたんじゃないかな、と思っています。

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リモートワークでエンジニア兼Webディレクターとして活動しています。プログラミングやAIなど、日々の業務や学びの中で得た知識や気づきをわかりやすく発信し、これからITスキルを身につけたい人にも役立つ情報をお届けします。 note → https://note.com/yurufuri X → https://x.com/mnao111

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