バージョン管理
AIのコード、モデル、およびデータセットに対する変更を管理し、追跡する実践は、再現性と監査可能性を確保するためのものである。
コードには Git、データには DVC や LakeFS、アーティファクトのバージョンにはモデルレジストリツールなどのシステムを活用します。あらゆる変更（特徴量エンジニアリング用スクリプト、ハイパーパラメータ設定、データセットのスナップショット、学習済みモデルのバイナリ）は、タグ付けされ文書化されます。バージョン管理により、ロールバック、実験のためのブランチ管理、ならびに本番環境の任意のモデルがどのように導出されたかについての完全なトレーサビリティを実現できます。
ある金融サービスチームは、前処理コードをGitで管理し、生データセットおよびクレンジング済みデータセットをDVCで追跡し、学習済みの各モデルを、そのパラメータおよび入力データのバージョンとともにMLflowに登録しています。異常が発生した場合でも、過去の任意のモデルバージョンを正確に再現できるため、デバッグと監査コンプライアンスの双方に寄与します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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