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ライフサイクル管理

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。
デプロイ設定 デプロイ設定の構成と表示。
精度監視を有効化 精度監視を有効化するために関連付けIDを設定して実績値を追加します。
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(Continuous AI)を設定 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。

更新しました January 11, 2023
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