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データ準備からモデル学習、検証、本番デプロイメントまでのエンドツーエンドMLOpsパイプラインを構築します。MLパイプラインの作成、MLOpsプラクティスの実装、またはモデル学習とデプロイメントワークフローの自動化時に使用します。
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Based on SOC occupation classification
| name | ml-pipeline-workflow |
| description | データ準備からモデル学習、検証、本番デプロイメントまでのエンドツーエンドMLOpsパイプラインを構築します。MLパイプラインの作成、MLOpsプラクティスの実装、またはモデル学習とデプロイメントワークフローの自動化時に使用します。 |
English | 日本語
データ準備からモデルデプロイメントまでの完全なエンドツーエンドMLOpsパイプラインオーケストレーション。
このスキルは、完全なライフサイクルを処理する本番MLパイプラインを構築するための包括的なガイダンスを提供します: データ取り込み → 準備 → 学習 → 検証 → デプロイメント → 監視。
パイプラインアーキテクチャ
データ準備
モデル学習
モデル検証
デプロイメント自動化
詳細なガイドについてはreferences/ディレクトリを参照してください:
assets/ディレクトリには以下が含まれます:
# 1. パイプラインステージを定義
stages = [
"data_ingestion",
"data_validation",
"feature_engineering",
"model_training",
"model_validation",
"model_deployment"
]
# 2. 依存関係を設定
# 完全な例はassets/pipeline-dag.yaml.templateを参照
データ準備フェーズ
学習フェーズ
検証フェーズ
デプロイメントフェーズ
基本から始めて徐々に複雑さを追加:
# assets/pipeline-dag.yaml.templateを参照
stages:
- name: data_preparation
dependencies: []
- name: model_training
dependencies: [data_preparation]
- name: model_evaluation
dependencies: [model_training]
- name: model_deployment
dependencies: [model_evaluation]
# リアルタイム特徴量のストリーム処理
# バッチ学習と組み合わせ
# references/data-preparation.mdを参照
# スケジュールに基づく自動再学習
# データドリフト検出によってトリガー
# references/model-training.mdを参照
パイプラインをセットアップした後:
自動メトリクス、人間によるフィードバック、およびベンチマークを使用して、LLMアプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。LLMのパフォーマンスをテストし、AIアプリケーションの品質を測定し、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。
LLMのパフォーマンス、信頼性、制御性を本番環境で最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術をマスターします。プロンプトの最適化、LLM出力の改善、または本番環境プロンプトテンプレートの設計時に使用します。
建設的なフィードバックを提供し、早期にバグを発見し、チームの士気を維持しながら知識共有を促進する効果的なコードレビュー実践をマスター。プルリクエストのレビュー、レビュー基準の確立、開発者のメンタリング時に使用。
体系的なデバッグ技術、プロファイリングツール、根本原因分析をマスターし、あらゆるコードベースや技術スタックでバグを効率的に追跡。バグ調査、パフォーマンス問題、予期しない動作の調査時に使用。
PlaywrightとCypressを使用したエンドツーエンドテストをマスターし、バグを捕捉し、信頼性を向上させ、高速デプロイメントを可能にする信頼性の高いテストスイートを構築。E2Eテストの実装、不安定なテストのデバッグ、テスト基準の確立時に使用。
rebase、cherry-pick、bisect、worktree、reflogを含む高度なGitワークフローをマスターし、クリーンな履歴を維持し、あらゆる状況から回復。複雑なGit履歴の管理、フィーチャーブランチでの協働、リポジトリ問題のトラブルシューティング時に使用。