MLモデルは「呼び出す」のではなく、列として組み込む（Databricks認定データエンジニアプロフェッショナル）
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MLモデルは「呼び出す」のではなく、列として組み込む
Risk Modeling チームが、MLflow で管理している本番モデルを Lakehouse 上のバッチ推論に組み込みたいと言ってきました。
モデルは「複数の特徴量列を受け取り、DOUBLE 型のスコアを1本返す」タイプです。
データエンジニアリング側の要件は明確です。
customers テーブルを Spark DataFrame として読み込む
customer_id をキーとして保持する
推論結果を predictions 列として追加する
最終スキーマは customer_id LONG, predictions DOUBLE
ここで本当に問われているのは、「モデルをどう呼び出すか」ではありません。
推論を Spark の列演算として扱えているか が核心です。🧠
前提となるコードは以下のとおりです。
[model = mlflow.pyfunc.spark_udf(
spark,
model_uri="models:/churn/prod"
)
df = spark.table("customers")
feature_cols = ["account_age", "time_since_last_seen", "app_rating"]]
検討案
A案は、collect() して Python 側で推論する方法です。
[rows = df.select("customer_id", *feature_cols).collect()
preds = [(r["customer_id"], float(model(r["account_age"], r["time_since_last_seen"], r["app_rating"])))
for r in rows]
out = spark.createDataFrame(preds, ["customer_id", "predictions"])]
B案は、モデルを列式として組み込む方法です。
[import pyspark.sql.functions as F
out = df.select(
F.col("customer_id").cast("long").alias("customer_id"),
model(*[F.col(c) for c in feature_cols]).cast("double").alias("predictions")
)]
コラム解説
1. 判断軸は「列として扱えているか」
A案は、一見わかりやすい設計です。
モデルを Python の関数のように扱い、1行ずつ回して結果を集める。
しかし、この設計は本番運用で破綻します。
collect() によりデータを driver に集約する
データ量が増えるとメモリで詰む
Spark の分散実行最適化の外に出る
Spark UI で実行経路が追いにくくなる
つまり、推論を分散処理として扱えていない ことが致命的です。
2. B案が壊れない理由
B案は地味ですが、構造として正しい設計です。
mlflow.pyfunc.spark_udf(...) の戻り値は、Spark UDF として扱える関数です。
つまり、select や withColumn の中で「列式」として呼び出せます。
やることはシンプルです。
キー列をそのまま保持する
model(...) を列として追加する
alias("predictions") で列名を固定する
これだけで、推論は Spark の論理計画の一部になります。
Catalyst 最適化や分散実行の対象に含まれるため、スケールしても壊れません。🚀
3. feature_cols の安全な渡し方
feature_cols が文字列のリストである以上、UDF に渡すときは列として展開するのが安全です。
model(*[F.col(c) for c in feature_cols])
ここでのアスタリスク（*）は、Python のアンパッキング構文です。
リストを個別の引数として展開しています。
これにより、
「列を渡している」ことが明確になる
型推論や最適化が崩れない
コードの可読性が高い
という利点があります。
4. ベクトル化の恩恵（重要）
mlflow.pyfunc.spark_udf は内部的に Pandas UDF（ベクトル化 UDF） を生成します。
そのため、
1行ずつ Python で推論するのではない
Apache Arrow を用いてバッチ単位で処理される
Python モデルでも高いスループットを維持できる
という仕組みになっています。
A案のような「1行ループ」とは、性能次元がまったく違います。
5. 本質的なメッセージ
MLモデルは「呼び出すもの」ではありません。
Spark 上では 列として組み込むもの です。
そうすることで、
分散処理の中に自然に溶け込む
スケールする
監視可能になる
再現性が担保される
という、運用に耐える設計になります。
結論
正解は B です。
推論を Python のループとして扱うのではなく、
Spark の列演算として組み込む。
それが Lakehouse 上で ML を壊さず回すための基本原則です。✨
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PoC要件整理
データ基盤の要件定義
チーム開発／ガバナンス
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