MLOps Databricks スターター（mlops-databricks-github-actions）

AI/ML
MLOps Databricks スターター（mlops-databricks-github-actions）

MLOps Databricks スターター（mlops-databricks-github-actions）

GitHub Actions、Databricks Community Edition、MLflow を組み合わせて構築した教育向けのエンドツーエンドMLOpsパイプラインです。データ前処理、モデル学習、評価、そして MLflow Model Registry への登録までを自動化し、顧客解約（churn）予測を例に、無料で学べるハンズオン教材として設計されています。Python 3.9+、MLflow 2.0+ に対応し、MITライセンスで公開されています。

https://github.com/darkanita/mlops-databricks-github-actions

概要

このリポジトリは「MLOps Databricks Starter」と題された教育用プロジェクトで、完全無料のツール群（GitHub Actions、Databricks Community Edition、MLflow）だけでエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築する手順を示します。ユースケースは顧客解約（churn）予測で、データ準備から学習、評価、MLflowによる実験追跡とモデルレジストリ登録までを自動化します。教材としてそのまま授業やハンズオンで使えるように設計されており、Python 3.9+、MLflow 2.0+ に対応、MITライセンスで公開されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • GitHub Actions を使った CI/CD 的な自動化フロー（ワークフローで Databricks ジョブを起動）
  • Databricks Community Edition を利用したノートブック実行とスケーラブルな実験実行環境
  • MLflow による実験追跡と Model Registry を使ったモデル管理
  • 教育目的で完全無料、チュートリアル的なドキュメントとサンプル構成

技術的なポイント

このプロジェクトは「無料で学べるMLOps」を目的にしており、実践で使う主要コンポーネントをシンプルに結びつける点が特徴です。GitHub Actions はリポジトリのイベント（push や PR）をトリガーにして、Databricks のジョブやノートブックをリモートで実行するワークフローを定義します。Databricks 側ではノートブックまたはジョブとしてデータ前処理、学習、評価スクリプトを実行し、学習実験のログやメトリクス、アーティファクトは MLflow に送られます。MLflow は実験追跡（metrics, params, artifacts）に加え、Model Registry を使ってバージョン管理・ステージング（Staging/Production）を行う構成を想定しています。

実装上の注意点としては Databricks Community Edition の制約（計算リソース、同時ジョブ数、長時間実行の制限など）や、GitHub Actions から Databricks API を呼ぶための認証情報（Databricks PAT やワークスペース URL）を GitHub Secrets に安全に保存する運用設計が必要です。ワークフローでは databricks-cli や Databricks REST API を利用してジョブ起動やノートブック実行、結果の取得を自動化するのが一般的です。さらに、再現性のために Python の依存管理（requirements.txt や仮想環境）、ノートブックとスクリプトの分離、テストの導入（軽量なユニットテストやデータバリデーション）を組み合わせると教育効果が高まります。

このリポジトリはサンプル構成が中心で、実運用に移す場合は Databricks ワークスペースの有料プランやより頑健な CI/CD（秘密管理、ロールベースのアクセス制御、監査ログの整備）への拡張を検討する必要があります。一方で、学習目的では無料ツールのみで「データ取り込み→モデル学習→評価→登録」まで一連を体験できる点が非常に有益です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

まとめ

無料ツールだけでMLOpsの全体像を学べる実践的な教材リポジトリです。