MLflow– tag –

Databricks Data + AI Summit 2026のセッション「Agent Ops on Databricks, Powered by Omnigent」の技術レポート。「動くデモ」のAIエージェントを本番運用へ引き上げるための実践プレイブックを、DevOps→MLOps→Agent Opsの進化、6つの課題、F1チームに学ぶ3つのテンポ、Omnigent（agent.yaml/ランタイムポリシー）とMLflow（評価フライホイール）の実装、RACIによる体制づくりまで、登壇スライドとともに整理する。

Data + AI Summit 2026のセッション「From MLOps to AgentOps」レポート。Air Canadaのチャットボット敗訴を入口に、MLOps→LLMOps→AgentOpsの断絶、エージェント＝ハーネスという捉え方、そして本番で信頼できる自律エージェントを出荷するための4つの意思決定（アーキテクチャ・評価・ガバナンス・昇格）を、MLflowの評価ライフサイクル、Unity AI Gateway、Declarative Automation Bundles（DABs）まで、登壇スライドとともに解説する。

Databricks Data + AI Summit 2025のInfosys協賛セッション「Delivering Industry-scale AI on Databricks」のレポート。AIをPoCからエンタープライズ規模へ広げるための3本柱——統合データ・スケーラブルなML・自律エージェント——と、サプライチェーンでの実装事例を、登壇スライドとともに整理する。

近年、機械学習はビジネスの成長において欠かせない技術となっています。しかし、機械学習モデルの開発や管理には、機械学習...

MLflowの基本概念から応用分野、メリット・デメリット、将来展望までを初心者向けにわかりやすく解説します。MLflowを深く理...