Databricksモデルサービングのパッケージコード
「アプリケーション バージョンの追跡」ガイドでは、外部コード (Git など) にリンクするメタデータ ハブとして LoggedModel を使用してアプリケーション バージョンを追跡する方法を示します。また、アプリケーション コードを直接 LoggedModelにパッケージ化する必要があるシナリオもあります。
これは、 Databricks モデルサービング へのデプロイや、自己完結型のモデル アーティファクトを期待する Agent Framework を使用したデプロイに特に役立ちます。
コードを直接パッケージ化する場合
必要なときにコードを LoggedModel にパッケージ化します。
- すべてのコードと依存関係を含む 自己完結型のデプロイ アーティファクト 。
- 外部コードの依存関係のない サービスプラットフォームへの直接デプロイ 。
これはデプロイのオプションの手順であり、開発イテレーションのデフォルト バージョン管理アプローチではありません。
コードをパッケージ化する方法
MLflow では、 ChatAgent インターフェイスを使用して GenAI アプリケーションをパッケージ化することをお勧めします。
開始するには、次のいずれかを参照してください。
- クイック スタート。「AI エージェントの構築とデプロイのクイックスタート」を参照してください。
- 詳細については、「 コードでの AI エージェントの作成」を参照してください。
これらのガイドに従うと、メタデータのみのLoggedModelと同じように動作するデプロイメント準備完了のLoggedModelが得られます。トラック アプリケーション バージョン ガイドのステップ 6 に従って、パッケージ化されたモデル バージョンを評価結果にリンクします。
次のステップ
- モデルサービングへのデプロイ - パッケージングしたモデルを本番運用にデプロイする
- 本番運用トレースをアプリのバージョンにリンクする - 本番運用でデプロイされたバージョンを追跡する
- 本番運用でのスコアラーの実行 - デプロイされたモデルの品質を監視する