Vantage ModelOps

[Teradata Vantage™ - ModelOps User Guide](https://docs.teradata.com/r/Teradata-VantageTM-ModelOps-User-Guide)[リリース番号：3.4　リリース日付：2022/10/27]の翻訳です。

> Vantage ModelOpsシリーズのコンテンツです。

# Vantage ModelOpsの機能概要
ModelOpsは分析モデルのライフサイクルを管理し、分析用データセットを用いて、分析モデルの開発した後に、デプロイメントを行い本番環境に展開します。分析モデルは継続的にモニタリングされて、必要に応じて変更などの対応が取られます。
<img width="900" alt="Vantage ModelOpsの機能.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/10316383-392f-4187-e358-eb60d435822d.png">

# 1. モデルのデプロイメント
モデル・デプロイメントにおける重要な機能に対応し、分析モデルをデータサイエンス・ラボから本番環境へワンクリックで効率的に移行できます。
- デプロイメントのためのコードの改修を不要にする。
- テスト結果をSQLまたはWebサービスモデルで提供
- どのVantageインスタンスでも導入可能 - マルチクラウドとハイブリッドのサポート
- バッチでのスケジュール（Airflowまたは企が保有するスケジューラ）
- 具体的なリソース／ワークロードの消費量を含む
- エッジでレプリカ/コンテナ数を指定して展開する。 
- レポーティングや他のAIアプリケーションと直接統合可能
- コンポーザブルデータ＆AIアプリケーションの実装

##### 画面イメージ
<img width="700" alt="ModelOps deployment.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/eb576a63-b167-3407-6a60-1e9082118e80.png">

# 2. モデル・ライフサイクル管理
モデルのライフサイクル管理を簡素化し、再利用性と説明可能性を実現する。

- CRISP-DMに基づく標準的な方法論
- Gitのバージョン管理およびライフサイクルに基づくモデルの履歴の追跡
- トレーニング、評価、承認、配備、退職など、すべてのジョブを追跡します。
- 各ステージで使用されたデータセットを追跡し、再現性を確保する。
- 生成されたすべてのモデル成果物およびイメージにアクセス可能
- モデル評価報告書からモデル指標を監査する
- 選択したライブラリでモデルの特徴を説明する
- デプロイ前の承認ワークフローを起動する
- 本番環境に導入される前のモデルのスコアリングの検証

##### 画面イメージ
<img width="700" alt="ModelOps ライフサイクル管理.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/0e9ba01d-ae94-4f83-dd3d-7fcf8b9815f9.png">

# 3. モデル・ガバナンス
お客様の分析モデルやプロジェクトを部門別に一元管理するモデル・リポジトリ
- あらゆる種類のモデルや分析プロジェクトの検索可能なリポジトリによる透明性の確保
- 規制遵守のため、プロジェクト内のすべての分析モデルバージョンの監査を可能にする。
- 分析プロジェクトとGITリポジトリとのリンク
- アクティブ・ディレクトリのセキュリティグループを使ってプロジェクトにアクセスできるようにする
- モデルのバージョンをパラメータや指標で比較し、モデルのチャンピオンを選択し、2つのモデルレポートを一対一で比較することができます。
- モデルのデプロイとモニタリングのアラート取得

##### 画面イメージ
<img width="700" alt="ModelOps モデルガバナンス.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/9ba552c8-7cbc-dcea-7fa0-bb9f996b5a93.png">

# 4. モデル・モニタリング
自動で各モデルのパフォーマンスとデータの変化をモニターして、アラートを通知
- アクティブなデプロイメントとサービングプラットフォームの継続的な監視
- 新しいデータを評価するたびに、モデル指標を追跡
- データセットの統計情報を学習、評価、スコアリングごとに特徴粒度レベルで追跡
- データセットの統計情報とデータの経時変化をスコアごとに比較することができます。
- ワンクリックで設定不要のデータドリフトに関するプロアクティブな品質アラート機能

##### 画面イメージ
<img width="600" alt="ModelOps モデルモニタリング.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/e54a4e95-175f-f907-7333-b54ba1546c67.png">

# 5. フィーチャー(特徴量)カタログ
モデル間でフィーチャー(特徴量)を再利用し、フィーチャーレベルで監視し続けることができます。
- Vantage への既存の個人的な接続を使用する
- SQL クエリを使用して、テーブル/ビューからフィーチャを選択します
- データをプレビューし、データセットで使用する機能/ターゲットを選択します
- エンティティをフィルタリングして、トレーニングと評価用のデータセットを取得します
- 予測/スコアリングの出力データ テーブルを指定する
- Vantage をエンタープライズ機能ストアとして使用する
- H2 での他の FS フレームワーク (FEAST(※1)) との統合
- 各ジョブでデータ統計を有効にして、機能レベルでのすべてのトレーニング、評価、スコアリングのデータのスナップショットを取得します
<img width="700" alt="ModelOpsフィーチャーカタログ.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2740723/77da91c5-383e-1d33-ee64-f2d224c9c910.png">

## おわりに
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警告
この本書は[Teradata Vantageドキュメンテーション](https://docs.teradata.com/)よりトピックに必要な情報を抜粋したものです。掲載内容の正確性・完全性・信頼性・最新性を保証するものではございません。正確な内容については、原本をご参照下さい。
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