モデルデプロイの失敗を防ぐ「ステージ遷移」起点のCI/CD設計論【MLOpsの現場から】
モデルの精度は良いのに本番運用で失敗するのはなぜか？AI駆動PMの鈴木恵氏が、モデルレジストリの「ステージ遷移」をトリガーとしたCI/CDパイプラインの設計思想と、ガバナンスを効かせた自動化の秘訣を解説します。
キーワード解説
AIモデルのステージ遷移をトリガーとしたCI/CDパイプラインの自動起動
「AIモデルのステージ遷移をトリガーとしたCI/CDパイプラインの自動起動」とは、MLOps基盤であるモデルレジストリにおいて、AIモデルのステージ（開発、ステージング、本番など）が変更された際に、関連するCI/CDパイプラインを自動的に起動する仕組みです。これにより、モデルの品質が保証された状態でのデプロイメントを自動化し、本番環境での運用リスクを低減します。ガバナンスを効かせた効率的なモデル運用を実現する上で不可欠な要素であり、親トピックであるモデルレジストリの重要な機能の一つとして位置づけられます。
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AIモデルのステージ遷移をトリガーとしたCI/CDパイプラインの自動起動とは
「AIモデルのステージ遷移をトリガーとしたCI/CDパイプラインの自動起動」とは、MLOps基盤であるモデルレジストリにおいて、AIモデルのステージ（開発、ステージング、本番など）が変更された際に、関連するCI/CDパイプラインを自動的に起動する仕組みです。これにより、モデルの品質が保証された状態でのデプロイメントを自動化し、本番環境での運用リスクを低減します。ガバナンスを効かせた効率的なモデル運用を実現する上で不可欠な要素であり、親トピックであるモデルレジストリの重要な機能の一つとして位置づけられます。