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MLOps Academy · レッスン

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

  1. 学習してレジストリに記録する
  2. 最良のモデルをProductionへ昇格させる
  3. Productionモデルを提供する
  4. 予測のラウンドトリップを追跡する
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