デプロイメントの管理と監視

操作前にデプロイメント名、説明、状態、選択バージョン、主要指標、更新日を確認します。

モデルがトラフィックを受ける場合だけ有効化します。無効化前に利用者を特定し、中断を連絡します。

名前や説明を変更してもモデル動作は変わりません。AI 生成の説明が提示された場合は、保存前に確認して修正します。

非表示は一覧を整理しますが、トラフィックを停止しません。「Show hidden」を有効にして非表示行を探し、復元できます。

削除前にデプロイメントと利用者への影響を確認します。元に戻せる実行変更が必要な場合は、先に無効化します。

利用可能な旧形式またはモデルバージョンと、提供される場合は best・final などの関連チェックポイントを確認します。

表示される場合は、選択前にバージョンに関連する ML バックエンドまたは実行プロファイルを確認します。

バージョン比較で指標とモデル背景を確認します。1つの主要指標だけでバージョンを決めないでください。

互換性を確認し、進行中のトラフィックと調整してから変更します。切り替え後に代表テストを実行します。

「API 呼び出し総数（Total API Calls）」と「有効なデプロイ（Active Deployments）」でワークスペース全体を把握し、個別デプロイメントを判断する前に絞り込みます。

「Traffic analysis」で、目的に応じて対象のデプロイメントまたは集計表示を選びます。

7、14、30、60、90 日、今月、今年などの利用可能な期間を選びます。グラフを比較するときは同じ期間を保ちます。

「Average Latency Per Day」は応答時間の変化、「API Calls Per Day」はトラフィック量を示します。一方の変化が他方の解釈に影響する場合があります。

選択期間のデプロイメント利用レポートを生成し、背景情報を確認してワークスペース方針に従って保存します。