オーケストレーション
AIワークフローとサービス（データの取り込み、モデルトレーニング、導入）の自動調整により、ポリシーとリソースガバナンスの遵守が保証されます。
Definition
ワークフローエンジン (Airflow、Kubeflow Pipelines) またはコンテナオーケストレーター (Kubernetes) を使用して、データの取り込み、前処理、トレーニング、検証、ロールアウトなどのタスクを順序付けします。オーケストレーションフレームワークは、各段階でポリシーチェック (影響評価、セキュリティスキャン) を実施し、リソースクォータを管理し、再試行ロジックを提供します。ガバナンスには、ポリシーの遵守を証明するために、ワークフローのバージョン管理、コンプライアンスゲートの組み込み、オーケストレーションログの監査が必要です。
Real-World Example
ヘルスケアAIチームは、KubeflowでMLOpsパイプラインを定義し、トレーニングの前にデータ品質チェック、バイアス評価、セキュリティスキャンを実行します。合格すると、モデルは自動的にステージングにデプロイされます。すべてのステップとアーティファクトはArtifactoryに記録され、ライフサイクル全体を監査可能でポリシー主導型のオーケストレーションが保証されます。
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