Execution Context
この機能により、機械学習エンジニアはモデルのイテレーションの全ライフサイクルを管理できます。バージョン管理、ロールバック機能、依存関係の追跡など、詳細な制御を提供します。モデルの lineage (系統) に関する不変の監査ログを維持することで、組織は規制遵守を確保し、本番環境の安定性を損なうことなく、シームレスな実験を促進できます。
システムは、トレーニングされたすべての成果物に関連するメタデータを自動的に収集します。これには、ハイパーパラメータ、データセットの由来、およびトレーニング環境の詳細が含まれます。
ユーザーは、特定のモデルの状態を不変なスナップショットとして保存でき、これにより、実験の各段階とデプロイされた成果物との間で、正確な比較が可能になります。
自動生成された系統図は、モデルの進化の全過程を可視化し、データ入力から最終的な重みまでを繋ぎ合わせることで、完全な透明性を提供します。
Operating Checklist
工場の環境内でトレーニングジョブを開始し、バージョン管理のルールを定義してください。
システムは、モデルの収束が正常に完了した場合、自動的に一意のバージョン識別子を生成します。
バージョン情報に、データセット、コード資産、および環境設定を関連付けるメタデータを紐付けます。
レジストリのダッシュボードでバージョン詳細を確認するか、APIを通じて取得し、ドキュメント作成やデプロイメントに活用してください。
Integration Surfaces
トレーニングパイプライン統合
モデル生成プロセスが正常に完了した場合、バージョンタグをトレーニングワークフローにシームレスに組み込むことができます。
レジストリ可視化ダッシュボード
管理対象のすべてのモデルについて、バージョン履歴、比較指標、および系統関係グラフを表示するインタラクティブなユーザーインターフェース。
API バージョン管理 エンドポイント
RESTfulインターフェースを通じて、モデルのバージョンを作成、取得、削除するためのプログラムによるアクセスが可能であり、完全な監査ログ機能を提供します。
