モデルの選択を確認し、デプロイする
このチュートリアルでは、Machine Learning Managerを使用します。これは、OVHcloud Data Platformでは利用できないForePaaS Legacy Platformのサービスです。現在のチュートリアルを参照してください。
モデル選択ステップは、パイプラインによって作成されたモデルを時間をかけて制御できる監視塔です。ForePaaS Platformのパイプラインは、新しいデータがモデルに供給され、モデルがトレーニング、検証、テストされるにつれて、生き続け、進化するように設計されています。モデルバージョンとスコアドリフトを追跡することは、生産AIアプリケーションにとって不可欠です。
以下の手順を実行します：
モデルを手動でデプロイする
Generated Modelsテーブルには、パイプラインが作成されてからトレーニングされ、保存されたすべてのモデルがリストされています。現在、1つのモデルのみを確認できます。これは、前のステップでハイパーパラメータ探索によって返された最良のモデルです！
リソース使用量を制限するため、ForePaaS Platformは自動的にテストデータセットでモデルをテストしません。モデルをテストするタイミングを選択する必要があります。そのためには、パイプラインの再生ボタンを押して3番目のオプション'Testing'を選択するか、特定のモデルの更新 🔄アイコンを手動でクリックします。
これで、モデルをデプロイする準備が整いました🚀。これを行うには、デプロイしたいモデルの行の右側にある再生 ▶️アイコンをクリックします。
それだけです！モデルがデプロイされ、名前の横にある緑のアトムアイコンで示され、現在予測に利用可能です。
自動管理オプションを設定する
自動デプロイを設定する
上記のように、モデルをデプロイするのは本当に簡単です。しかし、まだ手動作業です！そのため、ForePaaS Platformはさらに簡単にし、モデルを自動デプロイできるようにします。生産環境に入った後、新しいデータを定期的に収集している場合、パイプラインを開いて手動でデプロイを開始する必要がなくなります。
デフォルトのデプロイ基準は、一定期間の最高スコアです。そのままで構いません。トレーニング時間または予測時間を最適化したい場合は、このタブで行うこともできます。
期間を14日間に設定します。
自動デプロイをオンにします。
これで、パイプラインは14日ごとに自動的に最良のモデルをデプロイします。もちろん、この機能はモデルの自動再トレーニング/再スコアリングと組み合わせる必要があります。そうでなければ、デプロイされたモデルは変更できません。
トリガーを設定する
残りの自動化オプション（再トレーニングなど）は、トリガーを通じて設定できます。そのためには、パイプラインのメインページに戻る必要があります。左上のXボタンをクリックします。
パイプラインは自動保存💾されます！いつでも終了して後で戻ってくることができます。
現在、トリガーイベントはありません。追加をクリックします。
トリガーにAuto re-trainという名前を付け、任意の説明を入力し、ジョブをクリックします。
これで、パイプラインを設定して、最新の新しいデータでトレーニングとテストデータセットを更新し、トレーニングする新しいモデルを構築する必要があります。そのためには、Dataset GenerationとTrainingのスライダーをオンにします。その後、Triggerをクリックします。
パイプラインに14日ごとにこれを実行させましょう。Dailyを選択し、Every 14 daysを選択します。ウィンドウを閉じるにはCreateをクリックします。
これで、パイプラインは14日ごとにトレーニングとスコアリングに新しいデータをすべて取り込み、新しいモデルをトレーニングし、最高スコアのモデルを自動的にデプロイします。
自動化されたAIパイプラインの設定を完了しました！このシリーズを締めくくるために、いくつかのデプロイオプションを設定して予測を行いましょう。