タグ: #model-registry
GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 7 件
LLM Opsが実際にやっていること — 再現性、汚染、チェックポイント、昇格、そしてロールバック
LLM Opsをツールの一覧ではなく責任の一覧として整理しました。学習の実行を再構築できるようにする実行マニフェストに何を含めるべきか、評価セットのデータ汚染をどう防ぎ監査するか、チェックポイント間隔を障害率から逆算する公式と保管コストの実際の数字、評価をCIに組み込む際に何をゲートにするかを扱います。後半では学習とサービングの間の引き継ぎで実際に壊れる箇所、デプロイ後の回帰検知、ロールバック設計を扱います。ツールはカテゴリ別にのみ紹介
2026-08-02 · 23 分で読めます #mlops#llmops#reproducibility#evaluation#model-registryMLflow実験管理完全ガイド：実験追跡・モデルレジストリ・デプロイパイプライン構築
MLflowを活用したML実験追跡、モデルレジストリ、デプロイパイプラインを実践的に解説します。Tracking Serverアーキテクチャから自動ロギング、モデルバージョン管理、Kubernetes/Dockerデプロイまで、本番環境で必要なMLOps戦略を詳しく説明します。
2026-03-11 · 16 分で読めます #ai-platform#mlflow#experiment-tracking#model-registry#mlopsWeights & Biases（W&B）実験管理実践ガイド：実験追跡からモデルレジストリとプロダクションモニタリングまで
Weights & Biases（W&B）を活用したML実験管理実践ガイド。実験追跡、Sweepsハイパーパラメータチューニング、Artifactsバージョン管理、Model Registry、チームコラボレーション機能までMLflow比較とともにコード例で解説します。
2026-03-08 · 31 分で読めます #ai-platform#wandb#experiment-tracking#model-registry#mlopsMLflow本番運用ガイド：実験トラッキング、モデルレジストリ、スケーラブルMLOpsワークフロー
MLflowの包括的ガイド。大規模な実験トラッキング、モデルレジストリのライフサイクル管理、CI/CD統合、PostgreSQLとS3バックエンド構成、マルチチームコラボレーション、本番デプロイのベストプラクティスを網羅します。
2026-03-07 · 21 分で読めます #ai-platform#mlflow#experiment-tracking#model-registry#mlopsMLflow 2.x 実験トラッキングとモデルレジストリ運用ガイド
MLflow 2.xの実験トラッキング設計からモデルレジストリ運用、アーティファクト管理、CI/CD統合、マルチテナンシー、プロダクション配布まで実践ガイド。
2026-03-05 · 22 分で読めます #ai-platform#mlflow#model-registry#2026-03MLflow完全ガイド：実験追跡からModel Registry、プロダクションデプロイまで
MLflowを使ったML実験管理の全ワークフローをハンズオンで実習します。Trackingで実験を記録し、Model Registryでバージョン管理、プロダクションデプロイまで実装します。
2026-03-03 · 24 分で読めます #ai-platform#mlflow#experiment-tracking#model-registry#mlopsMLflow完全ガイド
MLOpsワークフローにおける実験追跡、モデルレジストリ、デプロイパイプラインのためのMLflow総合ガイド。
2026-03-01 · 27 分で読めます #mlops#mlflow#experiment-tracking#model-registry