ml-pipeline は何をしますか?
本格的なMLパイプライン基盤を設計・実装します。MLflowやWeights & Biasesによる実験追跡の構成、KubeflowやAirflowのDAG作成によるトレーニングオーケストレーション、Feastによるフィーチャストアスキーマの構築、モデルレジストリのデプロイ、再トレーニングと検証ワークフローの自動化を行います。MLパイプラインの構築、トレーニングワークフローのオーケストレーション、モデルライフサイクルの自動化、フィーチャストアの実装、実験追跡システムの管理、DVCによるデータバージョニング設定、ハイパーパラメータチューニング、Kubeflow、Airflow、MLflow、PrefectなどのMLOpsツールの構成に使用します。