kitops-ml/kitops

何を解決するか

KitOps は、AI/ML プロジェクトをパッケージ化、バージョン管理、安全に共有するための標準化された方法を提供します。モデル重み、データセット、プロンプト、設定を、開発、ステージング、本番環境間で同期・追跡しやすいようにする課題に対処します。特に、高いセキュリティと監査性を求める組織にとって特に有効です。

動作方法

KitOps は OCI（Open Container Initiative）技術を使用して、AI アセットを「ModelKits」としてバンドルします。ModelKits は、変更不可で階層構造を持つアーティファクトであり、既存のコンテナレジストリに格納されます。Kitfile がパッケージの内容を定義します。ユーザーは CLI や Python SDK（PyKitOps）を使って、アセットをパッケージ化、プッシュ、プル、検査できます。完全なバンドルをダウンロードする必要はありません。

対象ユーザー

• DevOps およびプラットフォームエンジニア：既存の CI/CD パイプラインや Kubernetes デプロイに AI モデルを統合したい方。
• データサイエンティスト：インフラ管理をせずに実験やモデルをパッケージ化・追跡したい方。
• 開発者：AI モデルをバージョン管理された依存関係として扱いたい方。

特徴

• OCI ベースのストレージ：標準的なコンテナレジストリを AI アセット管理に活用。
• 改ざん防止：各コンポーネントは SHA-256 ダイジェストで保護され、一貫性とトレーサビリティを確保。
• セキュリティ統合：Cosign による暗号署名と Rekor による透明性ログをサポート。
• 柔軟なアンパック：フルパッケージではなく、特定のレイヤー（例：モデル重みのみ）を個別に取得可能。
• 標準フォーマット：ModelKit および CNCF ModelPack 標準仕様の両方をサポート。