AIパイプラインとトレーニングオートメーション

1）目的と原則

目的：データ→機能→モデル→意思決定→フィードバックを有効にするために信頼性が高く、再現されています。

• Pipeline-as-Code：すべて（DAG、構成、テスト、政治家）-Gitで、PRとレビューを通じて。
• 確定性：固定バージョンのdata/code/containers/dependencies。
• 懸念の分離：DataOps、 FeatureOps、 TrainOps、 DeployOps、 MonitorOps。
• Guarded Automation：品質、安全性、コンプライアンスの「ゲート」で自動化します。
• 設計によるプライバシー：PIIの最小化、居住、監査。

2）コンベヤーの層および建築

1.Ingest&Bronze：イベント/バッチ（CDC、タイヤ、リトレイ、DLQ）の信頼性の高い受信。
2.銀（正規化/濃縮）：SCD、通貨/時間、クリア、dedup。
3.ゴールド（ストアフロント）：トレーニング/レポート用のサブジェクトテーブルとデータセット。
4.Feature Store：オンライン/オフライン機能、バージョン、SLO用のユニフォーム式。
5.Train&Validate：サンプル準備、トレーニング、校正、評価/チェックゲート。
6.レジストリ&プロモーション：モデル、品質カード、プロモーションポリシーの登録。
7.サービング：REST/gRPC/バッチ、フィーチャーキャッシュ、フィーチャーフラグ、カナリア/シャドウ。
8.モニター&フィードバック：SLI/SLO、ドリフト/キャリブレーション、オンラインラベル、自動再トレーニング。

3）オーケストレーション： DAGパターン

毎日のCT （D+1）：毎晩のデータサイクル→機能→トレーニング→検証→レジストリ候補。
イベント駆動型リトレイン：PSI/ECE/予想コストのドリフトまたは回路リリースのトリガー。
Windowsのローリング：データの「スライディングウィンドウ」で毎週/毎月の再訓練。
青/緑のアーティファクト：すべてのアーティファクトは不変（ハッシュ）、並列バージョンです。
デュアル書き込みv1/v2：二重書き込みと同等性の比較によるスキーマ/フィーチャーの移行。

python with DAG("ct_daily", schedule="@daily", start_date=..., catchup=False) as dag:
bronze = BashOperator(task_id="ingest_cdc", bash_command="ingest.sh")
silver = BashOperator(task_id="silver_norm", bash_command="dbt run --models silver")
gold  = BashOperator(task_id="gold_marts", bash_command="dbt run --models gold")
feats = BashOperator(task_id="feature_store_publish", bash_command="features publish")
ds   = BashOperator(task_id="build_dataset", bash_command="dataset build --asof {{ ds }}")
train = BashOperator(task_id="train", bash_command="trainer run --config conf.yaml")
eval  = BashOperator(task_id="evaluate", bash_command="eval run --gate conf/gates.yaml")
reg  = BashOperator(task_id="register", bash_command="registry add --stage Staging")
bronze >> silver >> gold >> feats >> ds >> train >> eval >> reg

4）データセットおよびサンプル

特徴/ラベルのためのポイント・イン・タイムの結合そして「未来無し」。
リークのための市場/テナント/時間、ホールドアウトと「ギャップ」によって層別化。
バージョン管理：'data_version'、 'logic_version'、 'asof_date'；WORMスナップショット。

5）特徴店およびオンライン/オフラインの同等性

特徴の統一された指定（名前、式、所有者、SLO、テスト）。
オンライン=オフライン：一般的な変換コード；等価性試験（MAE/MAPE）。

TTLおよびキャッシュ： 窓10m/1h/1d；タイムアウト/リトリート；フォールバック「last_known_good.」

yaml name: bets_sum_7d owner: ml-risk offline: {source: silver.fact_bets, window: "[-7d,0)"}
online: {compute: "streaming_window: 7d", ttl: "10m"}
tests:
- compare_online_offline_max_abs_diff: 0.5 slo: {latency_ms_p95: 20, availability: 0.999}

6）訓練のオートメーション（CT）および質のゲート

CTサイクル：準備→トレーニング→キャリブレーション→評価→候補者の登録。

• オフライン：PR-AUCベンチマーク≥ − δ；ECE ≤ 0。05;期待される費用限界≤。
• スライス/公平性：任意のスライス内のメトリクスのドロップ≤ Y％；異質な影響は正常です。
• 同等性の特徴：およそ。
• コスト：時間/リソース≤予算。

yaml gates:
pr_auc_min: 0.42 ece_max: 0.05 expected_cost_delta_max: 0.0 slice_drop_max_pct: 10 features_equivalence_p95_abs_diff_max: 0.5

7）モデル登録および昇進

モデルカード：データ、ウィンドウ、機能、オフオンラインメトリクス、キャリブレーション、リスク、所有者。
ステージ：'Staging→Production→Archived'；証明されたゲートによってだけ昇進。
ロールバックポリシー：最新バージョンのN ≥保持します。ワンクリックでロールバック。

8） CI/CD/CT： 接続する方法

CI（コード/テスト）：単位/統合/契約テスト、リンタ、セキュリティスキャン。
CD（サービング）：Docker/K8s/Helm/featureの旗、カナリア/影/青緑。
CT（データ/トレーニング）：スケジュール/イベントオーケストレーター；アーティファクト→レジストリ。
プロモーションゲート：グリーンオンラインSLOで生産中の自動リリース（カナリア≥ X時間）。

9）複数のテナントおよび居住

テナント/リージョン：孤立パイプラインと暗号化キー（EEA/UK/BR）；地域間の参加を理由なく禁止します。
秘密：KMS/CMK、シークレットマネージャー；ログにトークン化されたID。
DSAR/RTBFポリシー：機能とログの計算可能な投影と選択的編集；ケースの法的保持。

10）モニタリング→フィードバック→リトレイン

SLI/SLO：遅延p95/p99、 5xxの適用範囲、費用/要求；ドリフトPSI/KL、 ECE、予想コスト。
オンラインラベル：プロキシ（時間/日）と遅延（D+7/D+30/D+90）。
自動アクション：再調整/しきい値の更新→シャドウリトレイン→カナリア→プロモーション。
Runbooks：劣化シナリオ（ドリフト、キャリブレーション、フィーチャーキャッシュ、プロバイダ）。

11）セキュリティ、RG/AMLおよびソリューションポリシー

ガードレール：プリフィルター/ポストフィルター、キャップ周波数、クールダウン、禁止リスト。
ポリシーシールド-モデル→ソリューション→ポリシーフィルタ→アクション。
監査：'model_id/version'、 'feature_version'、 'threshold'、 'policy_id'、理由。
WORMアーカイブ：リリース、品質レポート、テスト/プロモーションログ。

12）コストとパフォーマンス

パスのプロファイリング：特徴（30-60％）、推論（20-40％）、 IO/ネットワーク。
コストダッシュボード：コスト/リクエスト、コスト/機能、GPU/CPUクロック、スモールファイル。
最適化：重いオフライン機能、ホットウィンドウキャッシュ、INT8/FP16、リプレイクォータ/バックフィルの具現化。
チャージバック：私達はチーム/市場によって予算を配り、「高価な」特徴を制御します。

13）例（断片）

yaml apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: {name: ct-daily}
spec:
entrypoint: pipeline templates:
- name: pipeline dag:
tasks:
- name: gold template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "dbt run --models gold"}]}
- name: features dependencies: [gold]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "features publish"}]}
- name: train dependencies: [features]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "trainer run --config conf.yaml"}]}
- name: eval dependencies: [train]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "eval run --gate conf/gates.yaml"}]}
- name: task inputs: {parameters: [{name: cmd}]}
container: {image: "ml/ct:latest", command: ["/bin/bash","-lc"], args: ["{{inputs.parameters.cmd}}"]}

python ok = (pr_auc >= gate.pr_auc_min and ece <= gate.ece_max and expected_cost_delta <= gate.expected_cost_delta_max and slice_drop_pct <= gate.slice_drop_max_pct and features_equivalence_p95_abs_diff <= gate.features_equivalence_p95_abs_diff_max)
exit(0 if ok else 1)

yaml promotion:
require:
- offline_gates_passed
- canary_online_hours >= 24
- slo_green: [latency_p95, error_rate, coverage]
- drift_warn_rate <= 5%

14）プロセスとRACI

• Data Eng-Ingest/Silver/Gold、 Feature Store、 CDC/Backfill；
• データサイエンス-サンプル/トレーニング/校正/ゲート；
• MLOps-orkestration/reestr/serving/nablyudayemost。
• A（説明責任）：データ/CDOの責任者。
• C（コンサルティング）：コンプライアンス/DPO （PII/RG/AML/DSAR）、セキュリティ（KMS/監査）、 SRE （SLO/Value）、ファイナンス（予算/ROI）、製品。
• I（インフォームド）：マーケティング/オペレーション/サポート。

15）実装ロードマップ

1.DAG 「デイリーCT」：ブロンズ→シルバー→ゴールド→フィーチャーストア→トレイン→Eval→レジストリ（ステージング）。

2.Feature Store v1およびオンライン/オフライン等価テスト。

3.品質ゲート（PR-AUC/ECE/期待コスト/スライス）。

4.モデルレジスタ、カード、WORMリリースアーカイブ。

• 自動再調整/しきい値の更新、オンラインSLOによるカナリアプロモーション。
• ドリフトによるイベント駆動のリトレイン。マイグレーション用のデュアル書き込みv1/v2。
• コスト・ダッシュボードとバックフィル/リプレイ・クォータ;複数のテナントの分離。

• スライスと自動レポートの公平性ポリシー。
• 個々のキーを持つ多地域レジデンス（EEA/UK/BR）。
• スケジュールとイベントによる自動再トレーニング、パイプラインの自動ドキュメント。

16）配達チェックリスト

• パイプライン・アズ・コードGit；CIテスト（単位/統合/契約/セキュリティ）。
• 青銅/銀/金および特徴の店は安定しています；等価性の特徴緑。
• 渡されるオフラインゲート；モデルカードはいっぱいです。WORMアーカイブを作成しました。
• カナリア≥緑色のSLOで24時間；ロールバックボタンとキルスイッチ機能。
• ドリフト/ECE/予想コストとオンラインラベル監視が有効になります。
• PII/residency/DSAR/RTBF/Legal Hold meet；監査が設定されました。
• 予算のコスト；キャッシュ/クォータ/フィーチャーとリプレイ制限がアクティブになります。

17）アンチパターンとリスク

マニュアル、オーケストレーターの外の「ワンショット」ステップ。Gitの話はありません。
ゲートおよびカードなしの訓練；「手で」プロモーション。
オンライン/オフライン機能の一貫性がない→販売中の不一致。
ドリフト/キャリブレーション/予想コストを無視します。ROC-AUC「種ごと」のみ。
居住/PIIポリシーの欠如；「raw」 IDのロギング。
無制限のバックフィル/リプレイ→コスト爆発とSLAへの影響。

18）ボトムライン

AIパイプラインは価値のパイプラインであり、ノートパソコンのセットではありません。データ層、Feature StoreおよびCT/CI/CDを形式化し、品質と安全性ゲートを追加し、ドリフトによる再訓練を自動化し、オンライン/オフラインの同等性を維持し、透明な経済を実現します。これにより、市場と時間を横断する高速で予測可能で準拠したデータ→モデル→エフェクトサイクルが実現します。