論文の概要: SmartMLOps Studio: Design of an LLM-Integrated IDE with Automated MLOps Pipelines for Model Development and Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01850v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 18:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.381146
• Title: SmartMLOps Studio: Design of an LLM-Integrated IDE with Automated MLOps Pipelines for Model Development and Monitoring
• Title（参考訳）: SmartMLOps Studio:モデル開発とモニタリングのためのMLOpsパイプラインを自動化したLLM組み込みIDEの設計
• Authors: Jiawei Jin, Yingxin Su, Xiaotong Zhu,
• Abstract要約: 従来の統合開発環境(IDE)は、主にコードに焦点を当てており、完全な機械学習ライフサイクルに対するインテリジェントなサポートを欠いている。 本研究では,MLOpsパイプラインを自動化したLLM統合IDEの設計を提案する。 バックエンドには、自動データ検証、機能ストレージ、ドリフト検出、リトレーニングトリガ、CI/CDデプロイメントオーケストレーションが含まれている。 実験の結果、SmartMLOps Studioはパイプライン構成時間を61%削減し、実験を45%改善し、従来のものに比べてドリフト検出精度を14%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of artificial intelligence and machine learning (ML) applications has intensified the demand for integrated environments that unify model development, deployment, and monitoring. Traditional Integrated Development Environments (IDEs) focus primarily on code authoring, lacking intelligent support for the full ML lifecycle, while existing MLOps platforms remain detached from the coding workflow. To address this gap, this study proposes the design of an LLM-Integrated IDE with automated MLOps pipelines that enables continuous model development and monitoring within a single environment. The proposed system embeds a Large Language Model (LLM) assistant capable of code generation, debugging recommendation, and automatic pipeline configuration. The backend incorporates automated data validation, feature storage, drift detection, retraining triggers, and CI/CD deployment orchestration. This framework was implemented in a prototype named SmartMLOps Studio and evaluated using classification and forecasting tasks on the UCI Adult and M5 datasets. Experimental results demonstrate that SmartMLOps Studio reduces pipeline configuration time by 61%, improves experiment reproducibility by 45%, and increases drift detection accuracy by 14% compared to traditional workflows. By bridging intelligent code assistance and automated operational pipelines, this research establishes a novel paradigm for AI engineering - transforming the IDE from a static coding tool into a dynamic, lifecycle-aware intelligent platform for scalable and efficient model development.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習(ML)アプリケーションの急速な拡張により、モデル開発、デプロイメント、監視を統合する統合環境への需要が増大した。 従来の統合開発環境(IDE)は、主にコードオーサリングに重点を置いており、完全なMLライフサイクルに対するインテリジェントなサポートを欠いているが、既存のMLOpsプラットフォームはコーディングワークフローから分離されていない。 このギャップに対処するために,MLOpsパイプラインを自動化したLLM-Integrated IDEの設計を提案する。 提案システムでは,コード生成,デバッグレコメンデーション,パイプラインの自動設定が可能なLarge Language Model (LLM)アシスタントを組み込んだ。 バックエンドには、自動データ検証、機能ストレージ、ドリフト検出、リトレーニングトリガ、CI/CDデプロイメントオーケストレーションが含まれている。 このフレームワークはSmartMLOps Studioという名前のプロトタイプで実装され、UCIアダルトデータセットとM5データセットの分類と予測タスクを使用して評価された。 実験の結果、SmartMLOps Studioはパイプライン構成時間を61%削減し、実験再現性を45%改善し、従来のワークフローと比較してドリフト検出精度を14%向上した。 インテリジェントなコードアシストと自動運用パイプラインをブリッジすることで、静的コーディングツールからスケーラブルで効率的なモデル開発のための動的でライフサイクル対応のインテリジェントなプラットフォームにIDEを変換する、AIエンジニアリングの新たなパラダイムを確立します。

関連論文リスト

• MM-HELIX: Boosting Multimodal Long-Chain Reflective Reasoning with Holistic Platform and Adaptive Hybrid Policy Optimization [103.74675519953898]
  ロングチェーンのリフレクティブ推論は、複雑な現実世界の問題を解決するための前提条件である。 我々は42の難解な合成タスクの1,260のサンプルからなるベンチマークを構築した。 トレーニング後のデータを生成し、そのようなデータを活用するための学習パラダイムを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T17:53:58Z)
• Feedback-Driven Tool-Use Improvements in Large Language Models via Automated Build Environments [70.42705564227548]
  大規模言語モデル(LLM)のための環境自動構築パイプラインを提案する。 これにより、外部ツールに頼ることなく、詳細な測定可能なフィードバックを提供する高品質なトレーニング環境の作成が可能になる。 また、ツール使用の精度とタスク実行の完全性の両方を評価する検証可能な報酬機構も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:45:19Z)
• InternBootcamp Technical Report: Boosting LLM Reasoning with Verifiable Task Scaling [71.37579508777843]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論機能を実現することによって、人工知能に革命をもたらした。 このギャップに対処するため、1000以上のドメイン分散タスク環境からなるオープンソースのフレームワークであるInternBootcampを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T05:00:00Z)
• Mind the Metrics: Patterns for Telemetry-Aware In-IDE AI Application Development using the Model Context Protocol (MCP) [0.0]
  本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によって実現された遠隔計測対応統合開発環境(IDE)を紹介する。 本稿では、テレメトリを用いた行動適応のためのローカルプロンプト、CIベースの最適化、自律エージェントの設計パターンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T17:41:17Z)
• MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering [57.156093929365255]
  自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントを体系的に強化し、評価し、改善するためのガイムスタイルのフレームワーク。 MLE-Dojoは、現実的なエンジニアリングシナリオを反映した、多様でオープンなMLEタスクを慎重にキュレートする。 完全に実行可能な環境は、教師付き微調整と強化学習の両方を通して包括的なエージェントトレーニングをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T17:35:43Z)
• DS-Agent: Automated Data Science by Empowering Large Language Models with Case-Based Reasoning [56.887047551101574]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントとケースベース推論(CBR)を利用した新しいフレームワークであるDS-Agentを提案する。 開発段階では、DS-AgentはCBRフレームワークに従い、自動イテレーションパイプラインを構築する。 デプロイメントの段階では、DS-Agentは、シンプルなCBRパラダイムで低リソースのデプロイメントステージを実装し、LCMの基本能力に対する需要を大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T12:26:07Z)
• MLOps: A Step Forward to Enterprise Machine Learning [0.0]
  この研究は、MLOps、そのメリット、困難、進化、および重要な基盤技術に関する詳細なレビューを提示する。 MLOpsワークフローは、モデルとデータ探索とデプロイメントの両方に必要なさまざまなツールとともに、詳細に説明されている。 この記事では、さまざまな成熟度の高い自動パイプラインを使用して、MLプロジェクトのエンドツーエンド生産にも光を当てます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-27T20:44:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。