# MLOpsのスマート監査

> MLOpsのスマート監査 - MLOpsのデプロイ設定を監査および視覚化します。

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## Primary page

- [MLOpsのスマート監査](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/model-deploy-mlops/smart-audit.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/tree/main/advanced_ml_and_api_approaches/mlops_smart_audit)

このアクセラレーターでは、インタラクティブなダッシュボードを提供するアプリケーションを作成するためのワークフローの概要を示します。このダッシュボードでは、複数の機械学習デプロイにまたがるMLOpsの設定を分析します。 このアプリケーションは、有効化された機能（データドリフトの検出、精度の監視、通知など）について各デプロイを検証し、要約された対話型のビューを生成します。 これにより、MLOpsの管理者は、デプロイの品質評価、ギャップの特定、改善の優先順位付け、コンプライアンススコアのチェックを行うことができます。

アクセラレーターの主な機能は以下のとおりです。

- デプロイの概要：どのMLOps機能が各デプロイで有効または無効になっているかをすばやく確認できます。
- 品質とコンプライアンスの評価：各デプロイには、有効な機能の割合に基づく品質スコアと、一連の必須関数およびモデルリスクレベルに基づくコンプライアンススコアが割り当てられます。
- 高度なフィルターと検索：サイドバーのフィルターを使用して、タイプ、オーナー、機能、またはスコアの範囲でデプロイを絞り込みます。
- LLMベースのインサイト（オプション）：有効にすると、Azure OpenAIは自然言語による要約と推奨を提供します。
- 機能のガバナンス：予測モデルと生成モデルの両方について、重要度（重大、高、中、低）によって分類された機能のガバナンスルールを表示します。