アプリケーションバージョンの追跡ガイドでは、外部コード (Git など) にリンクするメタデータ ハブとしてLoggedModelを使用してアプリケーションのバージョンを追跡する方法を示します。 また、アプリケーション コードを LoggedModelに直接パッケージ化する必要がある場合もあります。
これは、 Databricks Model Serving へのデプロイや、自己完結型モデル成果物が必要な Agent Framework を使用したデプロイに特に役立ちます。
コードを直接パッケージ化するタイミング
必要に応じ、コードを LoggedModel にパッケージ化します。
- すべてのコードと依存関係を含む自己完結型のデプロイ 成果物。
- 外部コードの依存関係のないサービス プラットフォームへの直接デプロイ。
これはデプロイの省略可能な手順であり、開発イテレーションの既定のバージョン管理アプローチではありません。
コードをパッケージ化する方法
MLflow では、 ChatAgent インターフェイスを使用して GenAI アプリケーションをパッケージ化することをお勧めします。
開始するには、次のいずれかを参照してください。
- クイックスタート AI エージェントのビルドとデプロイに関するクイック スタートを参照してください。
- 詳細については、 コードでの AI エージェントの作成に関するページを参照してください。
これらのガイドに従うと、メタデータのみのLoggedModelと同じように動作するデプロイ対応のLoggedModelが得られます。
アプリケーション バージョンの追跡ガイドの手順 6 に従って、パッケージ モデルのバージョンを評価結果にリンクします。
次のステップ
- モデル サービスへのデプロイ - パッケージ 化されたモデルを運用環境にデプロイする
- 運用トレースをアプリのバージョンにリンクする - 運用環境でデプロイされたバージョンを追跡する
- 運用環境でスコアラーを実行 する - デプロイされたモデルの品質を監視する