Execution Context
モデルレジストリ内のモデルの系統機能により、モデルのライフサイクル全体を詳細に追跡できます。これは、生データ取り込みからトレーニングの反復、最終的なデプロイメントに至るまでのプロセスを網羅します。この機能は、規制遵守、本番環境における問題のデバッグ、および再現可能な研究環境の維持に不可欠です。各成果物をソースデータセットおよび変換パイプラインに紐付けることで、組織は特定のモデルバージョンの生成条件を正確に再現でき、迅速なロールバックを可能にし、自動化された意思決定システムに対する信頼性を向上させることができます。
システムは、トレーニングパイプラインからメタデータを収集し、各実験実行に関連するタイムスタンプ、データプロベナンス、ハイパーパラメータ、およびコードバージョンを記録します。
データセット、前処理ステップ、およびモデル成果物間の依存関係を視覚的に表現する有向非巡回グラフ（DAG）を構築し、明確なトレーサビリティを実現します。
レジストリは、再学習またはバージョンアップの際に、自動的に系統情報を更新し、手動での操作なしに監査ログが常に最新の状態に保たれるようにします。
Operating Checklist
データセットのスキーマとソース識別子をレジストリに登録することで、トレーサビリティ機能を初期化します。
システムが自動的にハイパーパラメータ、コードのコミット履歴、および中間成果物を記録しながら、トレーニングパイプラインを実行します。
データ入力と最終的な学習済みモデルの重みとの関連性を記述したトレーサビリティレポートを作成してください。
長期的な保存と検索のために、ストレージ層内に完全な系統記録をアーカイブします。
Integration Surfaces
トレーニングパイプライン統合
モデルのトレーニング実行段階において、実験のメタデータとデータソース識別子を自動的に取得します。
モデルのバージョン管理インターフェース
登録された各モデルのバージョンについて、上流の入力元と下流の利用状況をすべて表示する、詳細なリネージダッシュボードを提供します。
コンプライアンス監査ログ
規制当局の審査に必要な、データフローと変換履歴の詳細な情報を網羅した、エクスポート可能なレポートを生成します。
