投稿されたものの抄訳です。回トレーニングしデプロイするだけでは不十分なことがよくあります。最初はモデルの精度が望ましいレベルであっても、予測リクエストに使用されるデータが(おそらく、時間の経過に応じて)最初にモデルのトレーニングに使用したデータとまったく違うものになっている場合、精度が変わってくることがあります。モデルの再トレーニングに使用できる新しいデータが登場した場合、データ「ドリフト」を分析する手法により、そのドリフトが再トレーニングを必要とする程度に異常であるかどうかを判断するとよいでしょう。パイプラインの再実行)を自動的にトリガーできると便利です。ノートブックを取り上げます。デプロイを構成する方法を説明しています(今回のサンプルでは、新しいデータセットでのモデルの完全な再トレーニングをご紹介します。ここでは説明していませんが、別のシナリオとして、新しいデータで既存のモデルを調整するというものもあります)。パイプラインについて説明した以前のブログ投稿で取り上げたサンプルです。Validation(TFDV)ライブラリの使い方を説明しています。ドリフトに関する情報を使用して新しいデータでモデルを再トレーニングするかどうかを判断する方法も示しています。実行の開始をイベントによってトリガーする方法を示しています。Storage(GCS)バケットに追加することでトリガーされます。モデルをトレーニングします。ベースのコンポーネントを使用して「データドリフト」を検出するパイプライン実行。使用するための割り当てが必要です。Engine(GKE)にインストールします)。インストールの完了後に、いくつかの構成を追加で行います。Notebooks(直接開きます)を使用します。コンポーネントの構築です。