Execution Context
モデル開発におけるバージョン管理連携は、機械学習アセットのライフサイクル管理に不可欠な基盤を提供します。コード追跡にGit、データとモデルのバージョン管理にDVCを統合することで、この機能はモデルのあらゆるバージョンが不変であり、再現可能であることを保証します。また、この機能は、大規模なバイナリファイルの自動保存と、リポジトリ内での軽量なメタデータ管理を両立させることで、データサイエンティストとエンジニア間のコラボレーションを促進します。この機能は、規制遵守、監査証跡、および本番環境におけるロールバックシナリオにおいて不可欠です。
統合により、ソースコード、構成スクリプト、および学習済みモデルの成果物が、バージョン管理システム上で一元的に管理されるリポジトリ構造が確立されます。
自動化されたフック機能により、大規模なバイナリファイルを分散ストレージに保存する前に、データ整合性とモデルのパフォーマンス指標を検証します。
一元化されたインデックスにより、コードの変更、データセットのバージョン、およびモデルの重みとの関係を追跡し、デプロイされたあらゆる成果物について、正確なトレーサビリティを実現します。
Operating Checklist
標準的な機械学習ワークフローのテンプレートを含むGitリポジトリを初期化します。このテンプレートには、バイナリファイル用の.gitignoreファイルが含まれます。
企業クラウド環境において、DVCレジストリの認証情報を設定し、ストレージパスをマッピングしてください。
コミット前に実行するフックを実装し、追跡されていない大容量ファイルを検出し、バージョンタグ付けのルールを適用します。
最初のトレーニングジョブを実行し、ベースラインモデルの成果物を生成した後、ソースコードとともにコミットしてください。
Integration Surfaces
リポジトリ初期化
システムは、初期のGitリポジトリの構造を生成し、DVCレジストリの設定を行い、モデル成果物のコミット前検証のための自動化されたフックをセットアップします。
アーティファクト同期
学習済みモデルは自動的にバージョン管理されたストレージ層に保存され、同時に、関連するメタデータが主要なコードリポジトリにプッシュされます。
系統検証
ツールは、最近のコミットをスキャンし、データとモデルのバージョンが、ドキュメントに記載された要件と一致していることを確認した後、ステージング環境へのデプロイを許可します。
