IBM/data-science-best-practices
📦 オープンソースプロジェクトIBM
IBMが提供する、データサイエンスプロジェクトを実験段階から本番環境へ移行するための包括的なガイドライン。
IBM Data Science Best Practicesリポジトリは、MLOpsと本番グレードの機械学習のための基盤フレームワークとして機能します。データサイエンスにソフトウェアエンジニアリングの原則を適用することで、多くのプロジェクトが直面する「プロトタイプから本番環境への移行」というボトルネックを解消します。ドキュメントでは、データとモデルのバージョン管理、スケーラブルなアーキテクチャ設計、継続的な監視戦略など、重要な領域を網羅しています。これらのプラクティスを採用することで、チームはノートブックベースの孤立した実験から、統合された再現性の高いパイプラインへと移行できます。このリポジトリは、AIプロジェクトにDevOpsのような厳格さを導入したい組織にとっての青写真であり、環境管理からデプロイ戦略までをカバーしています。技術的負債を削減し、ML資産のライフサイクル管理を改善したいチームにとって不可欠なリソースです。
💡ハイライト
- ├─本番運用を見据えたMLワークフロー
- ├─スケーラブルなアーキテクチャパターン
- └─堅牢なモデル監視戦略
🎯対象
- ├─データサイエンティスト
- ├─MLエンジニア
- └─DevOpsエンジニア