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MLOps Academy · レッスン

ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する

チャンピオンとチャレンジャーの比較を昇格条件にします。

「ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Newer Is Not Always Better

A freshly retrained model can be worse than the one in production. Never promote a new model blindly just because it is newer.

Champion vs Challenger

The live model is the champion; the new candidate is the challenger. Promotion is a contest the challenger must win on the metrics.

Define the Baseline

Your baseline is the current champion score on a fixed evaluation set. The challenger has to clearly beat that number to earn promotion.

Evaluate on the Same Data

Score both models on the identical, held-out test set. A fair comparison only counts when nothing else changed between them.

A Promotion Gate

Wrap the decision in a check that returns true only if the challenger wins. This gate compares the two scores directly.

def should_promote(new, baseline):
    return new > baseline

Add a Margin

Tiny gains can be noise, so require a real margin. Demanding at least a 1% lift avoids churning the production model for nothing.

def should_promote(new, baseline):
    return new >= baseline + 0.01

Pick the Right Metric

Compare on the metric that matters for your task, like F1 or AUC, not just raw accuracy. The wrong metric promotes the wrong model.

Wire It Into the Pipeline

Put the gate right after evaluation in your DAG. If the challenger loses, the pipeline stops and the champion stays live.

Promote in the Registry

Winning means moving the model stage to Production in the registry. This transition is the one action that changes what users get served.

client.transition_model_version_stage(
    name="fraud", version=7, stage="Production")

Log the Decision

Record both scores and the outcome every run. That audit trail explains later why a model was or was not promoted.

Guard Against Bad Data

A challenger can look amazing because the test set leaked or shrank. Sanity-check the evaluation before trusting any promotion.

Quick Check

When should the new challenger model be auto-promoted?

Recap

You gated promotion on results: compare challenger to champion on the same data, require a margin, then transition the winner in the registry. ✅

よくある質問

「ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する」レッスンは無料ですか？

はい。「ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する」で何を学びますか？

チャンピオンとチャレンジャーの比較を昇格条件にします。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。

「ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. スケジュール型とトリガー型の再学習
  2. Airflowで再学習をオーケストレーションする
  3. ベースラインを上回った場合だけ自動昇格する
  4. 人間をループに残す
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