Execution Context
この機能は、機械学習モデルの全ライフサイクルを管理し、運用期間全体を通じて厳格なバージョン管理と監査可能性を確保します。MLエンジニアは、この機能を利用することで、初期開発からトレーニング、検証、デプロイ、そして最終的な廃止までのすべてのプロセスにおける成果物を追跡できます。ストレージシステムとの連携により、モデルのメタデータ、パフォーマンス指標、および関連データの不変的な記録を維持します。このエンタープライズグレードのアプローチは、モデルの性能劣化を防ぎ、コンプライアンスを確保し、ビジネス要件に基づいてシームレスな再デプロイまたはアーカイブを可能にします。
システムは、開発環境から取得した、未加工の学習データと関連するメタデータを、中央のレジストリストレージ層に統合します。
自動化されたパイプラインは、モデルのパフォーマンスを確立された基準と比較検証し、その結果に基づいてバージョンを本番環境で使用可能なリポジトリに昇格させます。
退職に関する規定により、保持ポリシーおよびビジネスライフサイクルに基づいて、自動的なアーカイブまたは削除処理が実行されます。
Operating Checklist
新しいモデルのバージョンを、一意の識別子、メタデータスキーマ、およびストレージパスに基づいて初期化します。
現在のモデルの出力結果を、過去のパフォーマンスの基準値と比較して、自動検証を行う。
承認済みのバージョンを、変更不可なアクセス制御と監査ログ機能を有効にした状態で、本番環境に展開してください。
EOL（End-of-Life）の基準に達した場合、リタイアメントワークフローを起動し、データをコールドストレージへ移行するか、削除キューに投入します。
Integration Surfaces
開発環境
CI/CDパイプラインは、モデルの重み、コード、および実験ログをレジストリに送信し、初期のインデックス作成とバージョン管理を行います。
生産監視
リアルタイムの推論メトリクスは、パフォーマンスの基準値を更新し、再学習の必要性を検知するためのアラートをトリガーするために、レジストリにフィードバックされます。
ガバナンスダッシュボード
機械学習エンジニアは、監査ログとモデルの系統図を参照することで、コンプライアンスを確認し、アクセス権限を管理します。
