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MLOpsとは
MLOpsでは以下のゴールを達成する必要があります。
● チームスポーツです!DE、DS、Opsメンバーが協働する必要があります。
● エンドツーエンドのMLライフサイクルの自動化
● 再現性のあるMLパイプラインの構築
○ コードのバージョン管理 (モデル、データ処理) - Azure DevOps, Github, ...
○ 設定のバージョン管理 (モデル、デプロイ) - Terraform, ...
○ データのバージョン管理 - Delta, ...
● モデルトレーニング、デプロイのための再利用可能なソフトウェア環境
● モデルの追跡、パッケージ、デプロイ
● エンドツーエンドのMLライフサイクルのデータガバナンス
● 運用、ML関連の課題に対するMLアプリケーションのモニタリング
● MLライフサイクルにおけるイベントの通知、アラート