MLOps チェックリストを使用した ML プロジェクトの評価 - AWS 規範ガイダンス

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MLOps チェックリストを使用した ML プロジェクトの評価

チャールズ・フレンドル、シャラス・ヘルプラハ、スペンサー・ロモ・アマゾン・ウェブ・サービス (AWS）

2023 年 7 月 (ドキュメント履歴)

MLOps チェックリストは、機械学習 (ML) プロジェクトの任意のフェーズで使用できる実用的なチェックリストです。チェックリストは、全体的な準備状況を評価し、システムカバレッジを調べ、分散 ML システムにおける新しい機会領域を特定するためのツールです。MLOps は、ML ソリューションを提供するための人材、テクノロジー、プロセスの組み合わせです。Well-Architected MLOps は、企業が ML モデルを効果的かつ一貫して本番環境にデプロイし、ビジネス価値を提供するのに役立ちます。

MLOps チェックリストを使用すると、次のことを行うことができます。

  • MLOps システムを評価します。

  • 機会のある分野を見つけます。

  • 改善すべき分野を見つけます。

  • AWS での戦略的ロードマップを評価し、更新します。

  • バックログ項目を生成します。

MLOps プロジェクトの開始時は MLOps チェックリストを使用することをお勧めしますが、その一部は任意のフェーズで使用できます。