最良のモデルをProductionへ昇格させる
最適なモデルを選び、提供用のステージに移します。
「最良のモデルをProductionへ昇格させる」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン2/4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。
最適なモデルを選ぶ
登録済みの複数のバージョンができました。プロモーションとは、サービスで実際に使うものを選び、Productionとして指定することです。🏆
バージョンを一覧表示する
MlflowClientを使ってモデルの全バージョンを取得し、選択する前に比較できるようにします。
from mlflow import MlflowClient
client = MlflowClient()
versions = client.search_model_versions("name='churn-classifier'")メトリクスで比較する
各バージョンは元のrunに関連付けられているため、そのrunのaccuracyを確認し、プログラムで最も高いものを選べます。
for v in versions:
run = client.get_run(v.run_id)
print(v.version, run.data.metrics["accuracy"])ステージではなくエイリアスを使う
新しいMLflowでは、固定されたステージの代わりにchampionのような名前付きaliasesを使います。エイリアスは、選択した1つのバージョンを指す変更可能なポインターです。
championエイリアスを設定する
championエイリアスを最適なバージョンに向けます。これでサービングコードは常にchampionを指定すれば、現在選ばれているバージョンを取得できます。
client.set_registered_model_alias(
name="churn-classifier",
alias="champion",
version="3",
)ステージも引き続き使える
古い構成では、代わりにバージョンをProductionステージへ移行します。目的は同じで、どのバージョンを稼働させるかを示します。
client.transition_model_version_stage(
name="churn-classifier",
version=3,
stage="Production",
)古いバージョンをアーカイブする
新しいバージョンをプロモートするときは、以前の稼働バージョンを退避させます。ステージではArchivedにし、エイリアスではポインターを付け替えるだけです。
判断理由をタグ付けする
このバージョンが選ばれた理由を記録するtagを追加します。後でチームメンバーが判断を監査するとき、その手がかりが役立ちます。
client.set_model_version_tag(
"churn-classifier", "3",
"approved_by", "data-team",
)プロモーションは元に戻せる
古いバージョンが保持されるため、新しいバージョンに問題があれば、すぐにchampionを以前のバージョンへ戻せます。🔁
確認問題
championのようなモデルエイリアスの主な利点は何ですか。
サービングを分離して保つ
大きなメリットは、APIがバージョン3を直接指定しないことです。championを要求するため、プロモーションはコードのデプロイではなくレジストリの変更になります。
自信を持ってプロモートする
比較して、現在の選択を上回るものだけをプロモートします。プロモーションをmetricsに結び付けることで、性能の低いモデルを本番環境から締め出せます。
まとめ: 稼働モデルを選ぶ
バージョンを一覧表示し、メトリクスを比較し、championエイリアスを設定し、理由をタグ付けして、選択を元に戻せるようにしました。これが安全なプロモーションです。✅
よくある質問
「最良のモデルをProductionへ昇格させる」レッスンは無料ですか?
はい。「最良のモデルをProductionへ昇格させる」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。
「最良のモデルをProductionへ昇格させる」で何を学びますか?
最適なモデルを選び、提供用のステージに移します。 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2/4です。
「最良のモデルをProductionへ昇格させる」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
- 学習してレジストリに記録する
- 最良のモデルをProductionへ昇格させる
- Productionモデルを提供する
- 予測のラウンドトリップを追跡する