目的

モデリングの目的は、特定の運用上の問題に関連するコンテキスト、関連データソース、メタデータ、モデルをすべて集約したプロジェクトです。目的はモデリングの問題の定義と考えることができ、モデルが提供する実装に対する問題のインターフェースです。

モデリングの目的は、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、時間とともに連続するモデルソリューションを評価、レビュー、および運用するための記録システムとして機能します。

目的は、目的に提出されたモデルが互いにどのように評価されるべきかを定義するメトリクスと関連付けられています。

提出

モデルがモデリングの目的に提出されて管理および評価されると、そのモデルバージョンのコピーが作成されます。この不変の提出はコードのプルリクエストに似ており、モデルを提出する際には包括的なレビューを求めています。モデリングの目的は、潜在的に生産に値するモデルバージョンのカタログとして機能します。

リリース

モデルが提出された後、それらはリリースされることができます。リリースはバージョン管理され、パッケージ化され、生産準備が整ったアセットであり、モデルの提出コードを含みます。リリースは、目的で定義されたモデリングの問題に対する受け入れられた解決策と考えることができます。

リリースには、環境タグ（たとえば「Staging」や「Production」など）、ユーザー定義のバージョン番号、および短い説明フィールド（リリースノート）が含まれます。

リリースされたモデルはデプロイメントを支え、これは生産の推論パイプラインやインタラクティブエンドポイントです。デプロイメントは、最新のタグ付きリリースを取得するように構成できます。たとえば、「Production」環境を持つデプロイメントは、最新のタグ付き「Production」リリースを取得します。

リリースシステムは、タグ付けおよびバージョン管理されたリリースを介して意図的なアップグレードを要求することで生産デプロイメントを保護する方法を提供し、生産パイプラインの監査可能なモデルバージョン履歴を提供します。

デプロイメント

デプロイメントは、選択されたリリース済みモデルを消費者に提供することを可能にし、生産パイプライン、運用アプリケーション、およびAPIサブスクライバーを含みます。

デプロイメントは、Foundryにおけるモデルのためのガバナンスされた継続的インテグレーション＆継続的デリバリー（CI/CD）層を提供します。モデルの提出がレビューされリリースされると、対応するデプロイメントは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得し、データフローを保持します。

デプロイメントの種類

バッチデプロイメント

バッチデプロイメントは、指定された入力Foundryデータセットでモデルを実行し、結果を出力データセットに公開することによってパイプライン内でモデルを実行します。これらは分散コンピューティングを活用しており、（たとえば郡内のすべての住所の住宅価格を予測するなどの）生産パイプラインや、大規模な非リアルタイム処理（バルクコンピュータービジョンやドキュメント分析など）に適しています。消費者は、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。

バッチデプロイメントは通常、Foundryの内部ビルドツールを活用してビルドスケジュールを通じて管理されます。権限は入力データセット、モデル、目的、および含まれるプロジェクトから伝播されます。バッチデプロイメントの設定方法について読む

ライブデプロイメント

低レイテンシーまたはインタラクティブな設定の場合、モデルはライブデプロイメントを介して提供され、インタラクティブにクエリ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は独立して権限を設定でき、構成されたレプリケーションとリソースで実行されます。また、非常に高い可用性があり、モデルはエンドポイントのダウンタイムを発生させずにCI/CDを介して更新できます。

ライブデプロイメントを運用アプリケーションに統合するには、モデルのインタラクティブなライブエンドポイントを作成するか、Functions on modelsを使用します。また、モデルをシナリオ分析やシミュレーションに統合することもできます。

メトリクス

モデリングの最も重要なステップの1つは、モデルがどれだけうまく機能し、どのような条件下で動作するかを理解することです。Foundryは、評価データセットおよびそのデータ内の論理的サブセットに対してモデルのメトリクスを生成および追跡することを可能にします。メトリクスとそれに関連する入力データセットは、Modeling Objectives内の評価ワークフローを推進します。

メトリクスはアドホックで生成することができます（たとえば、開発時に）。また、モデリングの目的の自動モデル評価の一部として体系的に生成することもできます。これらはModel Preview内で表示され、評価ダッシュボードで他のモデルと比較可能です。

MetricSetは、単一のモデル評価の数値メトリクス、画像、およびチャートをカプセル化します。MetricSetsには、対応するモデル（およびバージョン）、ならびにメトリクスが計算された単一のデータセットおよびトランザクション（つまり、バージョン）へのリファレンスが含まれます。このデータセットリファレンスはMetricSetの「入力データセット」と呼ばれます。メトリックセットの利用可能なオプションの範囲を見る

メタデータ

目的には、幅広い管理および共同作業ワークフローを可能にするために使用できる高度に構成可能なメタデータが関連付けられています。カスタムメタデータフィールドは各モデル提出とともに収集でき、モデル同士の比較に役立ちます。