# ライフサイクル管理

> ライフサイクル管理 - ライフサイクル管理は、本番環境でモデルをスケーリングし、モデルのライフサイクルを管理するためのツールと堅牢かつ再生可能なプロセスを提供します。

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## Primary page

- [ライフサイクル管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

本番環境の機械学習モデルには複雑なライフサイクルがあり、モデルの使用と価値には、ライフサイクルを管理するための堅牢で再現性のあるプロセスが必要です。 適切に管理されていないモデルが本番環境に導入された場合、不正確なデータ、パフォーマンスの低下や予期しない結果をもたらし、AIの信頼性に対するビジネスの評判を損なう可能性があります。 ライフサイクル管理は、本番環境で多くのモデルをスケーリングできるようにする機械学習運用システムの作成に不可欠です。

以降のセクションでは、本番環境のモデルの管理方法を説明しています。 先に進む前に、 [デプロイに関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/index.html.md#feature-considerations) を必ず確認してください。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| デプロイインベントリ（デプロイページ） | 複数のデプロイの連携、デプロイインベントリの表示。 |
| デプロイの管理 | デプロイで実行可能なアクションについて理解します。 |
| デプロイモデルの置換 | デプロイに使用されるモデルを置換します。 |
| 自動再トレーニングポリシーの設定 | デプロイ後にモデルのパフォーマンスを維持するように再トレーニングポリシーを設定します。 |