DataikuによるエンタープライズMLOpsプラットフォーム
Dataikuを使えば、AIライフサイクル全体を通じて機械学習（ML）モデルをシームレスにデプロイ・モニタリング・管理できます。
どこにでもデプロイ
SageMaker、AzureML、Databricks、Snowflakeなど、さまざまな環境へのモデルの本番展開を1か所から行えます。
コンプライアンスの自動化
モデルのドキュメントを自動生成し、ストレステストを実施し、すべてのデプロイに対してバージョン管理を維持します。
アクティブモニタリング
パフォーマンス指標を追跡し、ドリフトを早期に検知し、再トレーニングを自動化することで、本番環境でのモデルの精度を維持します。
エンタープライズMLエコシステム全体でMLOpsを統合
DataikuのMLOpsは、AWS SageMaker、AzureML、Databricks、Google VertexAI、Snowflakeなどの主要なプラットフォームとシームレスに統合され、ガバナンスや統制を損なうことなく多様なプロジェクトを管理するためのエコシステム全体にわたる可視性を実現します。
Dataiku Unified Monitoringは、モデルの健全性とドリフトの状態を一元的に把握できるビューを提供し、インフラを問わずすべてのデプロイについてチームが常に把握できるようにします。
自動化されたドキュメント作成とストレステストで、統制の取れたコンプライアンスに準拠したMLOpsを実現
Dataikuは、ドキュメントを自動生成することでモデルガバナンスを簡素化し、コンプライアンスを確保するとともに、すべてのプロジェクトを再現可能にします。Dataikuでは、デプロイ前にモデルのストレステストを実施できるため、チームはパフォーマンスを検証し、潜在的な脆弱性を特定して、信頼性の高い成果を確保できます。
MLOpsパイプラインを既存のCI/CDワークフローと統合
Dataiku Python APIを使用することで、ITチームやエンジニアはDataikuのタスクをプログラムで実行し、Jenkins、GitLabCI、Travis CI、Azure DevOpsなどのツールを使って既存のDevOpsパイプラインに統合できます。
モデルのデプロイとモニタリングのワークフローを既存の開発プラクティスと並行して稼働させることで継続的デリバリーを実現し、AIプロジェクトが俊敏性を保ちながらソフトウェアエンジニアリングのプロセスと整合するようにします。
機械学習モデルを大規模かつ確実にデプロイ
さまざまなインフラストラクチャや環境にわたって、リアルタイムおよびバッチのユースケース向けにモデルをデプロイ・管理できます。
モデルがAPI経由のリアルタイム予測を必要とする場合でも、スケジュールされたバッチ処理を必要とする場合でも、Dataikuは運用の安定性を維持するための完全な設定によってスムーズなデプロイを実現します。
MLモデルのパフォーマンスをモニタリングし、モデルドリフトを検知
Dataikuのモデル評価ストアは、モデルの挙動を時系列で可視化するための主要な指標を記録します。これにより、モデルがいつドリフトしたり劣化したりする可能性があるかを把握でき、事前対応が可能になります。
これらの指標を使用して、チームはチェックを作成し、ドリフト検知のアラートを自動化することで、（再トレーニングなどの）タイムリーな対応を取り、モデルの精度をビジネス成果に沿った状態に保つことができます。
MLモデルのバージョン管理、再トレーニング、比較
Dataikuを使用すると、すべてのモデルのバージョン管理を維持し、チャンピオン/チャレンジャー比較を通じて異なるバージョンを簡単に評価できます。これにより、モデルの更新が意図的かつ測定可能なものとなり、より良い意思決定をサポートします。
パフォーマンスの問題やドリフトが発生した場合、チームは以前のバージョンに簡単に戻すことができ、本番環境における継続性を確保し、リスクを最小限に抑えられます。
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「プラットフォームは直感的で、コラボレーションに向いています。データ準備からモデルデプロイまでのワークフローが効率的で、Dataikuを導入してからデータの処理が一変しました。」
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