モデルサービング（Model Serving）
訓練済みの機械学習モデルを本番環境で安定的に運用し、リアルタイムまたはバッチでの推論サービスを提供するインフラストラクチャ技術。スケーラビリティ、可用性、パフォーマンスを確保するMLOpsの重要な要素
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モデルデプロイ（Model Deployment）
学習済み機械学習モデルを本番環境で利用可能にするプロセス。APIサービス化、エッジデバイスへの組み込み、バッチ処理など、様々な形態でモデルを実用化する技術
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パイプライン（Pipeline）
機械学習やデータ処理において、複数の処理ステップを連結し自動化された一連のワークフローとして実行するアーキテクチャ。データの前処理から推論まで、再現可能で効率的な処理チェーンを構築するMLOpsの基盤技術
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MLOps（Machine Learning Operations）
機械学習モデルの開発から本番運用までのライフサイクル全体を管理する実践手法。DevOpsの原則をML開発に適用し、モデルの継続的な改善と安定運用を実現する
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MLflow
機械学習のライフサイクル管理を行うオープンソースプラットフォーム。実験追跡、モデル管理、プロジェクト共有、モデルサービングを統合し、MLOpsの実践を支援する
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