目標

モデリング目標は、特定の運用上の問題を中心に、コンテキスト、関連するデータソース、メタデータ、モデルをすべて集約したプロジェクトです。目標は、モデリングの問題の定義、つまり問題のインターフェースと考えることができ、送信されたモデルがその実装を提供します。

モデリング目標は、モデリングエコシステムのコミュニケーションハブとして機能し、時間の経過とともに次々に生まれるモデルソリューションを評価、レビュー、運用化するための記録システムとしての役割を果たします。

目標にはメトリクスが関連付けられており、目標に送信されたモデルを相互に比較して評価する方法を定義します。

送信

管理と評価のためにモデルをモデリング目標に送信すると、そのモデルバージョンのコピーが作成されます。この変更不可能な送信内容は、コードのプルリクエストに似ています。モデルを送信することは、包括的なレビューを求めることに相当します。モデリング目標は、機能的には本番環境での利用に適する可能性のあるモデルバージョンのカタログです。

リリース

モデルは送信後にリリースできます。リリースは、送信されたモデルのコードを含む、バージョン管理されたパッケージ化済みの本番環境向けアセットです。リリースは、目標で定義されたモデリングの問題に対して受け入れられたソリューションと考えることができます。

リリースには、設定可能な環境タグ（「ステージング」や「本番」など）、ユーザー定義のバージョン番号、簡潔な説明フィールドであるリリースノートが含まれます。

リリースされたモデルは、本番環境の推論パイプラインや対話型エンドポイントであるデプロイで使用されます。デプロイは、タグが付いた最新のリリースを取り込むように設定できます。たとえば、環境が「本番」のデプロイは、「本番」タグが付いた最新のリリースを取り込みます。

リリースシステムでは、タグ付きでバージョン管理されたリリースを通じた意図的なアップグレードを必須とすることで本番デプロイを保護できるほか、本番パイプラインの監査可能なモデルバージョン履歴も提供します。

デプロイ

デプロイにより、選択してリリースしたモデルを、本番パイプライン、運用アプリケーション、API の購読者などの利用者に提供できます。

デプロイは、Foundry のモデルに対して、ガバナンスが適用された継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) のレイヤーを提供します。送信されたモデルがレビューされ、リリースされると、対応するデプロイは、リネージを維持しながら、ダウンタイムなしで新しいモデルバージョンを自動的に取り込みます。

デプロイの種類

バッチデプロイ

バッチデプロイは、指定された入力 Foundry データセットに対してモデルを実行し、結果を出力データセットに公開することで、パイプライン内でモデルを実行します。分散コンピューティングを活用しており、本番パイプライン（たとえば、郡内のすべての住所の住宅価格を予測する場合）や、大規模な非リアルタイム処理（コンピュータービジョンや文書分析の一括処理など）に適しています。利用者は、デプロイされたモデルが切り替わっても、一貫した出力データセットから読み取ることができます。

バッチデプロイは通常、Foundry の内部ビルドツールを活用して、ビルドスケジュールで管理されます。権限は、入力データセット、モデル、目標、およびそれらを含むプロジェクトから伝播します。バッチデプロイを設定する方法について参照してください。

ライブデプロイ

低遅延が求められる場合や対話型の利用では、ライブデプロイを通じてモデルを配信できます。ライブデプロイは、対話的にクエリを実行できるサーバーレスの REST API エンドポイントを提供します。

ライブエンドポイントには個別に権限を設定でき、設定されたレプリケーションとリソースで実行できます。また、高可用性を備えているため、エンドポイントにダウンタイムを発生させずに CI/CD を通じてモデルを更新できます。

モデル用の対話型ライブエンドポイントを作成するか、モデルに対する Functionsを使用することで、ライブデプロイを運用アプリケーションに統合できます。

メトリクス

モデリングで最も重要なステップの1つは、モデルがどの程度の性能を発揮し、どのような条件でその性能を発揮するかを理解することです。Foundry では、評価データセットおよびそのデータ内の論理的なサブセットを対象として、モデルのメトリクスを生成し、追跡できます。メトリクスとそれに関連付けられた入力データセットは、モデリング目標内の評価ワークフローを支えます。

メトリクスは、（たとえば開発時に）アドホックに生成することも、モデリング目標の自動モデル評価の一環として体系的に生成することもできます。生成されたメトリクスはモデルプレビュー内に表示され、評価ダッシュボードでほかのモデルと比較できます。

MetricSet は、1回のモデル評価の数値メトリクス、画像、チャートをまとめたものです。MetricSets には、対応するモデル（およびバージョン）への参照に加え、メトリクスの計算に使用された単一のデータセットとトランザクション（つまりバージョン）への参照が含まれます。このデータセット参照は、MetricSet の「入力データセット」と呼ばれます。メトリクスセットで利用可能なオプションについて参照してください。

メタデータ

目標には、幅広い管理およびコラボレーションのワークフローを実現するために使用できる、柔軟に設定可能なメタデータが関連付けられています。モデルの送信ごとにカスタムメタデータフィールドを収集でき、モデル同士の比較に役立ちます。