Execution Context
当社のAI統合プラットフォームにおいて、Jupyter Notebook環境は主要な計算環境として機能し、データサイエンティストが反復的なデータ分析やモデルのプロトタイピングを行うことを可能にします。高性能な計算リソースを活用することで、ユーザーはPythonスクリプトを即座に実行でき、迅速な実験とデバッグを支援します。この環境は既存のデータパイプラインとシームレスに統合されており、生のデータ取り込みから最終的なモデルのデプロイまで、開発の全段階において完全な監査可能性と再現性を維持しながら、スムーズな移行を実現します。
データサイエンティストは、セキュアなウェブポータルを通じてJupyter Notebook環境を起動し、本番システムから隔離された専用の計算環境を構築します。
ユーザーは、接続されたストレージリポジトリから直接データセットをインポートし、セル単位でのコード実行を通じて、統計分析や可視化タスクを実行できます。
開発されたモデルは、ノートブック環境内に保存され、バージョン管理に関するメタデータが自動的に記録されるため、将来的な参照や共同レビューが容易です。
Operating Checklist
専用のJupyterインスタンスを構築し、割り当てられたGPUメモリと必要なPython依存関係を構成します。
pandasまたは専門的なデータ読み込みライブラリを使用して、ソースデータセットを環境に読み込みます。
分析スクリプトを実行し、可視化データを作成するとともに、初期のモデルプロトタイプを構築します。
学習済みモデルを標準化された成果物としてエクスポートし、本番環境の推論サービスへの統合を可能にします。
Integration Surfaces
ウェブポータル公開
企業向けAIポータルからアクセスを開始し、あらかじめ設定されたPythonライブラリを備えた新しいJupyterインスタンスをプロビジョニングします。
コード実行インターフェース
マークダウン形式のセル内で、リアルタイムなコード実行と動的な出力生成を実現するために、カーネルとのインタラクションが可能です。
モデルエクスポートモジュール
統合されたエクスポート機能を通じて、モデルの成果物を最終化し、デプロイメントパイプラインで使用できるシリアル化されたファイルを作成します。
