ライフサイクルの運用環境の管理を支援します。ライフサイクル管理を可能にしてくれます。それでは、新機能の一部をご紹介していきましょう。ワークスペースに対して以下をはじめとする幅広い自動化タスクを簡単に実行できるようになります。ライフサイクルで使用されるコード、データ、環境を管理する新機能が導入されました。リポジトリは、ソース管理やソフトウェア開発ライフサイクルの重要な資産として業界で一般的に使用されています。リポジトリ参照を指定できるようになりました。ソリューションから実行する場合に自動的に行われます。プロセスを再現できます。データセットのプロファイルを比較して、変更されたデータの分量や、モデルの再トレーニングが必要かどうかを判断することもできます。各シナリオ間で共有されます。環境を共有することで、トレーニングから推論への引き継ぎや、ローカルでのトレーニング環境の再現を簡素化できます。機能に加えて、再現性を合理化する追跡機能が提供されます。モデルを運用環境システムで実行できるようにするための準備に苦労しています。モデルをローカルでパッケージ化してデバッグできる新機能を導入しました。これにより、パッケージ化したモデルがデータセンターに到達する前に、内部ループを反復して十分な推論サービスに達するまでの時間が大幅に短縮されます。つの課題は、モデルをクラウドやエッジにデプロイした後、想定どおりに機能することを保証することです。新しいモデルの検証機能とプロファイル機能を使用すれば、モデルにサンプル入力クエリを提供できます。プロファイルが決定されます。これらのクエリに対する推論サービスの応答が正確であることも確認されます。サイエンティストは、モデルが特定の方法で予測する理由を理解する必要があります。新しいモデルの解釈機能を使用すると、トレーニング中や推論中にモデルが特定の方法で動作する理由を説明できるようになります。モデルのトレーニングとデプロイのプロセスのすべてのアーティファクトを管理するために使用されます。モデルに対応する実験とデータセットが自動的に追跡されます。このため、「このモデルの作成に使用されたコード/データはどれか?」という質問に答えられるようになります。パイプラインの管理に使用している一般的なツールが提供されます。パイプラインを簡単に管理できるようにする新機能が導入されました。操作をできるだけ簡単にするために設計された一連のタスクを実行する機能が含まれます。サポートすることです。今後数週間をかけて、これらの機能について詳しく説明する記事をいくつか公開していく予定です。最新の情報をぜひチェックしてください。FeedbackTrademarks。