MLOps
実験の完了、モデルの登録、モデルデプロイ完了、コンセプトドリフトの検出、パフォーマンス警告などの監視やアラート機能が統合される。また、内部プロセスを合理化することでガバナンスポリシーをサポートし、アクセス制御管理を導入することでセキュリティ機能を統合する。
モデルのトレーニングには、一般的にサイズの大きなデータとモデルが含まれる。そのため、モデルアーキテクチャとパラメータの空間を探索するには、数日から、あるいは数ヶ月かかる場合がある。機械学習の中でも計算リソースを特に必要とされる深層学習やハイパーパラメータの自動チューニングなどにおいて、スケーラブルに管理できるアーキテクチャであることが求められる
精度の検証や同じデータ・条件におけるML実験の再現性が重要である。コード、学習データ、およびプラットフォーム全体を記録し、あるいは過去にさかのぼり再実行できる仕組みによって再現性を確立する。