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CADSでMLOps#4モデルリフレッシュ

Last updated at 2022-08-05Posted at 2022-08-05

SPSS Modelerで作ったモデルをCADSと組み合わせてMLOpsで管理していきます。

MLOpsを4つのパートに分けて説明します。
この記事ではモデルリフレッシュ・パイプライン作成について説明します。

全体イメージの中では、フィードバックデータからモデルリフレッシュ・パイプライン（CADSジョブ）でモデルを再作成して、CADSのレポジトリに保存するところまでの解説になります。

モデルリフレッシュジョブの作成

まず、スコアリングのジョブをコピーして貼り付け、名前を付けます。ここでは「キャンペーン予測モデルリフレッシュ」としました。

コピーして作成したジョブを開きます。

ジョブステップ名は「キャンペーン予測モデルリフレッシュ」を指定しました。
ここではスコアリングと異なりオブジェクトのバージョンは「LATEST」に指定しました。
「タイプ」を「更新」とし、二つのモデルナゲットを更新対象とするチェックを付けました。

これはストリーム内の二つのモデルナゲットを更新するという意味です。

「データファイル」タブに移り、
スコアリングデータ.csvノードには「スコアリングデータ.csv」
学習データ.csvノードには「${JobVariable.FILENAME}」としてジョブ変数を指定します。
つまりモデルを再学習するために使う学習データをジョブ変数で与えることを意図しています。

設定ができたので「保存」で保存をして、「オプションありでジョブを実行」してみます。

FILENAMEに「フィードバックデータ.csv」を指定します。これは「フィードバックデータ.csv」を使ってモデルを作り直すことを意図しています。

ジョブ実行が成功したら、モニタリングのパイプラインで精度を確認してみます。

インデックスが81に上昇し、緑丸のアイコンが表示されています。

Modelerでモデルリフレッシュのパイプラインが更新した最新バージョンのストリームを取得してみます。

確かにフィードバックデータで学習して、精度が8割程度に上がっています。

モデルもSYSTEMによって更新されていることがわかります。

MLOpsのキホンと動向 | IBM ソリューションブログ
https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/mlops-2021-data/