カスタム Python コードを Kubeflow Pipelines SDK に統合する最も簡単な方法は、Python 関数をパイプライン コンポーネントに変換する func_to_container_op 関数を使用することです。この関数は、Python 関数を実行する Docker イメージを自動的に構築し、パイプラインの kfp.dsl.ContainerOp インスタンスの作成に使用できるファクトリ関数を返します。このオプションには次の利点があります。
* これにより、データ サイエンス チームは、手動で書き直したりコンテナにパッケージ化したりすることなく、既存の Python コードを再利用できます。
* 関数シグネチャがコンポーネント インターフェイスを定義し、関数本体がコンポーネント ロジックを定義するため、コンポーネントの仕様と実装が簡素化されます。
* プリミティブ型、ファイル、ディレクトリ、辞書など、さまざまなタイプの入出力をサポートします。
他のオプションは、次の理由からあまり最適ではありません。
* オプション B: Kubeflow Pipelines SDK で利用可能な事前定義コンポーネントを使用して Dataproc にアクセスし、そこでカスタム コードを実行すると、さらに複雑さとコストが発生します。このオプションでは、Dataproc クラスタの作成と管理が必要です。Dataproc クラスタは、Apache Spark と Apache Hadoop を実行する Compute Engine インスタンスの一時的でスケーラブルなクラスタです。さらに、このオプションでは、PySpark または Hadoop MapReduce でカスタム コードを記述する必要がありますが、既存の Python コードと互換性がない可能性があります。
* オプション C: カスタム Python コードを Docker コンテナーにパッケージ化し、load_component_from_file 関数を使用してコンテナーをパイプラインにインポートすると、追加の手順とオーバーヘッドが発生します。このオプションでは、Dockerfile の作成と保守、Docker イメージの構築とプッシュ、YAML ファイルへのコンポーネント仕様の記述が必要です。さらに、このオプションでは、Python コードと Docker イメージの依存関係とバージョンを管理する必要があります。
* オプション D: カスタム Python コードを Cloud Functions にデプロイし、Kubeflow Pipelines を使用して Cloud Functions をトリガーすると、追加のレイテンシと制限が発生します。このオプションでは、イベントに応答して実行されるサーバーレス関数である Cloud Functions を作成してデプロイする必要があります。
さらに、このオプションでは、HTTP リクエストを使用して Kubeflow Pipelines から Cloud Functions を呼び出す必要があるため、ネットワークのオーバーヘッドと遅延が発生する可能性があります。さらに、このオプションは、最大実行時間やメモリ使用量など、Cloud Functions の割り当てと制限の影響を受けます。
参考文献:
* Python 関数ベースのコンポーネントの構築 | キューブフロー
* Python 関数ベースのコンポーネントの構築 | キューブフロー

* TFX ModelValidator is a tool that allows you to compare new models against a baseline model and evaluate their performance on different metrics and data slices1. You can use this tool to validate your models before deploying them to production and ensure that they meet your expectations and requirements.
* k-fold cross-validation is a technique that splits the data into k subsets and trains the model on k-1 subsets while testing it on the remaining subset. This is repeated k times and the average performance is reported2. This technique is useful for estimating the generalization error of a model, but it does not account for the dynamic nature of customer behavior or the potential changes in data distribution over time.
* Using the last relevant week of data as a validation set is a simple way to check the model's performance on recent data, but it may not be representative of the entire data or capture the long-term trends and patterns. It also does not allow you to compare the model with a baseline or evaluate it on different data slices.
* データセット全体を使用し、AUC ROC を主要な指標として扱うことは、検証やテストのためのデータが残らないため、良い方法ではありません。また、AUC ROC が重要な唯一の指標であると想定していますが、ビジネス上の問題には当てはまらない可能性があります。精度、再現率、収益などの他の指標を考慮することもできます。