日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

NetAppと MLflow によるデータセットからモデルへのトレーサビリティ

08/18/2025

その "Kubernetes 用NetApp DataOps ツールキット"データセットからモデル、またはワークスペースからモデルへのトレーサビリティを実装するために、MLflow の実験追跡機能と組み合わせて使用できます。

データセットからモデルへ、またはワークスペースからモデルへのトレーサビリティを実装するには、次のサンプルコードスニペットに示すように、トレーニング実行の一部として DataOps ツールキットを使用してデータセットまたはワークスペースボリュームのスナップショットを作成します。このコードは、MLflow 実験追跡サーバーに記録する特定のトレーニング実行に関連付けられたタグとして、データボリューム名とスナップショット名を保存します。

...
from netapp_dataops.k8s import create_volume_snapshot

with mlflow.start_run() :
    ...

    namespace = "my_namespace" # Kubernetes namespace in which dataset volume PVC resides
    dataset_volume_name = "project1" # Name of PVC corresponding to dataset volume
    snapshot_name = "run1" # Name to assign to your new snapshot

    # Create snapshot
    create_volume_snapshot(
        namespace=namespace,
        pvc_name=dataset_volume_name,
        snapshot_name=snapshot_name,
        printOutput=True
    )

    # Log data volume name and snapshot name as "tags"
    # associated with this training run in mlflow.
    mlflow.set_tag("data_volume_name", dataset_volume_name)
    mlflow.set_tag("snapshot_name", snapshot_name)

    ...

NetAppと MLflow によるデータセットからモデルへのトレーサビリティ

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