この機能により、DevOpsエンジニアは、インフラストラクチャとモデルパラメータをバージョン管理されたコード資産として扱えるようになります。Computeトラックに構成状態を直接紐付けることで、トレーニングおよび推論ワークロードにおいて再現可能な環境を確保します。本システムは、ハイパーパラメータ、リソース制限、および環境変数をクラスター間で自動的に同期し、ドリフトを防止し、パイプライン実行時の手動操作を削減します。
エンジニアは、AIモデル向けのコンピューティングリソースを標準化するために、バージョン管理システム内で変更不可能な構成テンプレートを定義します。
システムは、これらのテンプレートを自動的に適用し、一貫したハードウェア仕様を持つコンテナ化されたトレーニングジョブをオーケストレーションします。
リアルタイム監視により、設定の逸脱を検出し、自動的に修復スクリプトを起動して、元の状態に復元します。
対象のコンピューティングクラスタの主要な設定スキーマを含むリポジトリモジュールを初期化します。
パラメータの型、リソース制限、および依存関係制約が、ポリシー規則に準拠しているか検証するために、検証スクリプトを実行します。
承認済みの構成パッケージをオーケストレーションエンジンに展開し、自動的に環境を構築します。
適用された設定を、テレメトリエンドポイントを通じて監視し、定義された基準仕様との整合性を確認します。
CI/CDパイプラインは、デプロイ前に、リポジトリから構成マニフェストを読み込み、構文を検証し、ポリシーへの準拠を適用します。
自動プロビジョニングサービスは、設定ファイルを解析し、GPUインスタンスとネットワークポリシーを動的に割り当てます。
セキュリティチームは、構成変更のリアルタイムログを監視し、組織のガバナンス基準への準拠状況を確認しています。