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Databricks Blog2026年10月9日
ポストトレーニングから本番へ：TinyFishがDatabricks AI Runtimeでウェブネイティブモデルを稼働させる方法
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
TinyFishは、マネージドGPU上のDatabricks AI Runtime、評価用のMLflow、本番推論用のDatabricks Model Servingを活用し、ポストトレーニングからデプロイメントに至る継続的なパイプラインを構築しました。2,178件のウェブエージェントタスクで検証された結果、開発されたウェブネイティブモデルは、社内の判定ベンチマークにおいて77.6%のタスク成功率を達成しました。
* TinyFishは、マネージドGPUインフラストラクチャ上のDatabricks AI Runtimeを利用してウェブネイティブモデルの学習とファインチューニングを行い、評価にはMLflowを、本番推論にはDatabricks Model Servingを使用しています。 * これらのワークフローを統合することで、TinyFishは本番環境でのエージェントの挙動から、ポストトレーニング、評価、デプロイメントに至るまでの一貫したパスを実現しています。 * TinyFishの社内判定ベンチマークでは、エージェント全体が要求された作業を正常に完了できたかを測る2,178件のウェブエージェントタスクにおいて、ウェブネイティブモデルが77.6%のタスク成功率を達成しました。