キーワード解説

GitHub ActionsとTerraformによるMLOps基盤の自動再学習CI/CDパイプライン連携

「GitHub ActionsとTerraformによるMLOps基盤の自動再学習CI/CDパイプライン連携」とは、機械学習モデルの自動再学習プロセスを、インフラストラクチャのプロビジョニングからモデルのデプロイまで一貫して自動化するためのCI/CDパイプライン構築手法です。具体的には、GitHub ActionsがCI/CDワークフローをオーケストレーションし、データ更新やモデル性能監視をトリガーに、Terraformが管理するMLOpsインフラ（データパイプライン、学習環境、モデルレジストリ、デプロイエンドポイントなど）上でモデルの再学習とテスト、本番環境へのデプロイを自動実行します。これは、親トピックである「MLOps/LLMopsの自動再学習戦略と継続的改善」を実現するための極めて実践的なアプローチであり、モデルの鮮度と性能を維持し、運用コストを削減する上で不可欠な技術連携です。

0 関連記事

GitHub ActionsとTerraformによるMLOps基盤の自動再学習CI/CDパイプライン連携とは

「GitHub ActionsとTerraformによるMLOps基盤の自動再学習CI/CDパイプライン連携」とは、機械学習モデルの自動再学習プロセスを、インフラストラクチャのプロビジョニングからモデルのデプロイまで一貫して自動化するためのCI/CDパイプライン構築手法です。具体的には、GitHub ActionsがCI/CDワークフローをオーケストレーションし、データ更新やモデル性能監視をトリガーに、Terraformが管理するMLOpsインフラ（データパイプライン、学習環境、モデルレジストリ、デプロイエンドポイントなど）上でモデルの再学習とテスト、本番環境へのデプロイを自動実行します。これは、親トピックである「MLOps/LLMopsの自動再学習戦略と継続的改善」を実現するための極めて実践的なアプローチであり、モデルの鮮度と性能を維持し、運用コストを削減する上で不可欠な技術連携です。

このキーワードが属するテーマ

テーマ MLOps / LLMOps AIモデルの運用・監視・再学習のパイプライン構築 クラスター 自動再学習 MLOps/LLMOpsの自動再学習戦略と継続的改善

このキーワードに紐付く記事はまだありません