MLOpsコンポーネント

MLOpsのデプロイとライフサイクル

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

概念

汎用（ソフトウェア開発）

ワークフロー
パイプライン
アーティファクト

ML固有

モデルレジストリ
フィーチャーストア
メタデータストア

DevOpsのみ

DevOpsとMLOps

汎用ワークフロー

ワークフローの実行

手動実行

自動実行

半自動

スクリプト化前

スクリプト化の手順

パイプライン定義

アーティファクト

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29

アーティファクト - 定義

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29

ライフサイクルの開始

デプロイ用アーティファクト

まず構築する

モデル用

アプリ用

アプリビルドパイプライン

MLビルド（コードのみ）

MLビルド（空）

生データ

処理済みデータ

フィーチャーストア

パイプラインの実行

パイプライン実行2

学習済みモデル

メタデータのビルド

モデルレジストリ

メタデータストア

デプロイメントパイプライン

ビルドから開始

サーバーへデプロイ

モニタリング

MLOpsの高レベルアーキテクチャ

練習しましょう！

MLOpsのデプロイとライフサイクル

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