ライフサイクルの段階

MLOpsのデプロイとライフサイクル

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

機械学習のライフサイクル

 

1. MLプロジェクトのライフサイクル
2. MLアプリのライフサイクル
3. MLモデルのライフサイクル

モデルとは...

抽象的／理論的なものではありません

モデルとは

• 具体的に学習済みのモデル
• すぐに利用可能

デプロイ

 

• モデル本体 + デプロイ資材 = モデルのデプロイパッケージ
• モデルを実運用に載せること = デプロイ

 

モデル監視

 

• モデルサーバーは稼働中か？
• 入出力は想定どおりか？
• 別名：導入後モニタリング（post-deployment monitoring）

 

廃止（ディコミッショニング）

 

 

想定理由

• より良いモデルが見つかった
• 情報量の多い特徴量を作成した
• 対象プロセスが変わり、既存モデルが無効化

 

=> 旧モデルを廃止し、新モデルへ

モデルのアーカイブ

• 規制産業で重要。

  なぜ2020年にその与信モデルはこの融資を承認したのか？

 

• 再現性：旧バージョンのモデルを再生成・再読み込み・再利用できること
  • 容易ではありません

 

Passons à la pratique !

MLOpsのデプロイとライフサイクル