MLOpsパイプラインにおけるファインチューニングの自動化とモデル管理

MLOpsパイプラインにおけるファインチューニングの自動化とモデル管理とは

「MLOpsパイプラインにおけるファインチューニングの自動化とモデル管理」とは、機械学習モデル、特に大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングプロセスを、MLOps（Machine Learning Operations）の原則に基づき、効率的かつ継続的に実行するためのシステムとプラクティスの総称です。これは、データ収集、モデル学習（ファインチューニング）、評価、デプロイ、監視、そして再学習という一連のモデルライフサイクルを自動化し、モデルのバージョン管理、パフォーマンス追跡、品質保証を一元的に行うことを目的とします。 親トピックである「MLOpsでのファインチューニング」が、LLMの最適なファインチューニングを実現するためのMLOpsの全体像を示すのに対し、本キーワードは、その中でも特にファインチューニングのプロセスをいかに自動化し、生成されたモデルをいかに適切に管理するかという、より具体的な運用面に焦点を当てています。これにより、モデルの更新サイクルを短縮し、運用コストを削減しながら、常に最新かつ最適なモデルを実運用に提供することが可能になります。

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