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MLOpsの概要

DataRobot MLOpsは、作成された方法、あるいは展開された時期および場所に関わらず、本番環境にある全てのモデルを展開モニター 、管理、ならびにガバナンスするための中央ハブを提供します。MLOpsは、自動化された継続的なモデルコンペティション(チャレンジャーモデル)による状況の変化に対応したヘルスモニタリングにより、お客様のモデルの品質向上と維持を支援します。また、集中型の本番機械学習のすべてのプロセスは、組織全体の堅牢なガバナンスフレームワークの下で機能し、本番モデル管理の負担を活用して共有できるようにします。

MLOpsを使用すると、選択した本番環境に任意のモデルをデプロイできます。MLOpsエージェントをインストルメント化することで、単一の集中型機械学習運用システムから、その動作やパフォーマンスのライブアップデートのために、すでに展開されている既存の本番モデルを監視することができます。MLOpsを使用すると、オープンソースの言語またはライブラリで記述されたモデルを簡単にデプロイし、リアルタイムまたはバッチ予測をサポートする本番品質のREST APIを公開できます。また、MLOpsは、SnowflakeやTableauなどのシステムに対する書き込み可能なインテグレーションを内蔵しています。

MLOpsは、継続的な監視と本番環境の診断を提供して、既存のモデルのパフォーマンスを向上させます。自動化されたベストプラクティスにより、サービスの健全性精度およびデータドリフトを追跡し、モデルが劣化している状況を説明することができます。独自のチャレンジャーモデルを構築するか、DataRobotのAutomated Machine Learningを使用してモデルを構築し、現在のチャンピオンモデルに対してテストを行うことができます。この継続的な学習と評価のプロセスにより、モデルのパフォーマンスの予期しない変化を回避できます。


更新しました February 22, 2022
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