AIモデルを運用するMLOps基盤を構築します

「AIモデルは完成したが、運用環境への組み込み方が分からない」 「モデル更新のたびに手動で作業している」 「障害や性能低下に気づける運用基盤を整えたい」 そんな課題に、AI・機械学習モデルを継続的に管理・更新するためのMLOps基盤を構築します。 モデルを動かすだけでなく、バージョン管理、デプロイ手順、ログ・監視を整え、担当者が引き継ぎやすい環境を目指します。 【このような方におすすめ】 ・学習済みモデルをクラウドで稼働させたい ・手動のデプロイ・更新作業を整理したい ・モデルの版と適用履歴を追えるようにしたい ・障害調査に必要なログや監視を整えたい ・PoCから次の運用段階に進みたい 【主な対応内容】 ■ モデルの管理 学習済みモデルの登録、バージョン識別、設定・依存関係の整理。 ■ デプロイの仕組み化 コンテナ化やCI/CDを利用し、変更を検証して反映する手順を整備。 ■ 運用の見える化 稼働ログ、基本メトリクス、アラート設定と運用手順を整理。 【基本料金に含まれる内容】 450,000円で、小規模なMLOps初期基盤1件を構築します。 ・要件ヒアリング・簡易構成設計 ・AWS／GCP／Azureのうち1社、1環境 ・ご提供の学習済みPythonモデル1種類 ・推論方式1種類（APIまたはバッチ） ・Dockerによる実行環境の整備 ・Gitリポジトリ1件の基本運用設定 ・MLflow等によるモデル登録・版管理の初期設定 ・ビルド・テスト・デプロイのCI/CDフロー1本 ・基本的なアクセス権限・シークレット管理の設定 ・実行ログ・稼働状況の基本監視と通知設定 ・動作テスト、構成図、運用手順書 ・合意範囲内の軽微な修正2回 【開発の進め方】 ① ヒアリング モデル、推論方法、利用環境を確認します。 ② 仕様整理 構成・権限・費用・納期を確定します。 ③ 構築 モデル管理、デプロイ、監視を実装します。 ④ 検証 更新・推論・ログ・通知を確認します。 ⑤ 納品 設定一式と運用資料を引き渡します。 【追加対応について】 モデルの新規学習・精度改善、自動再学習、特徴量管理、データドリフト検知、複数環境、GPU・大規模推論、冗長化、24時間監視・保守は別途お見積りします。 ※クラウド・有料ツール等の利用料は別途必要です。モデル精度、無停止運用、障害ゼロを保証するサービスではありません。 まずはココナラ内のメッセージからお気軽にご相談ください。