第2章 パイプライン実験の管理

パイプライン実験は、パイプラインのさまざまな設定を試すことができるワークスペースのことです。実験を使用して、実行を論理グループにまとめることができます。データサイエンティストは、OpenShift AI を使用してパイプライン実験を定義、管理、追跡できます。OpenShift AI ユーザーインターフェイスの Experiments ページから、以前に作成およびアーカイブされた実験の記録を表示できます。パイプライン実験には、定期的な実行を含むパイプライン実行が含まれます。これにより、パイプラインのさまざまな設定を試すことができます。

データサイエンスパイプラインを使用する場合は、パイプライン実験を監視および記録して、データサイエンスパイプラインのパフォーマンスを追跡することが重要です。一度に最大 10 件のパイプライン実行の結果を比較し、選択したすべての実行で使用可能なパラメーター、スカラーメトリクス、混同行列、受信者動作特性 (ROC) 曲線データを表示できます。

タスクが実行されたパイプライン実行のアーティファクトは、OpenShift AI ダッシュボードに表示できます。パイプラインアーティファクトは、パイプライン実行のパフォーマンスを評価し、パイプラインコンポーネントを簡単に理解できるようにします。パイプラインアーティファクトは、プレーンテキストデータから詳細なインタラクティブなデータ視覚化まで多岐にわたります。