Model Ledger

model-ledger

モデルのための git — デプロイ済みモデル、その実行場所、依存関係、変更内容を把握できます。

📖 ドキュメント · クイックスタート · コンセプト · ガバナンス

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model-ledgerは、モデルをデプロイしているあらゆる組織向けのモデルインベントリです。 プラットフォーム全体からモデル、ヒューリスティックルール、ETLを検出し、 依存関係グラフを自動的にマッピングして、すべての変更を不変イベントとして記録します。 MLflow、SageMaker、W&Bのような単一プラットフォームに結び付いたレジストリとは異なり、 すべてのプラットフォームをひとつのつながったグラフとして網羅し、ネイティブMCPサーバーを通じて AI エージェントが操作できるように構築されています。

本番環境規模でベンチマーク済みです。28.8kモデル、212kイベントを含む台帳からの インベントリ全体の再構築は、1秒未満で完了します（CHANGELOG, v0.7.4）。

インストール

pip install model-ledger

グラフは自動的に構築されます

各モデルは、型付きの入力ポートと出力ポートを持つDataNodeです。出力ポート名が 入力ポート名と一致すると、connect()が依存関係のエッジを作成します。手動で配線する必要はありません。

from model_ledger import Ledger, DataNode

ledger = Ledger()

ledger.add([
    DataNode("segmentation", platform="etl",      outputs=["customer_segments"]),
    DataNode("fraud_scorer", platform="ml",       inputs=["customer_segments"], outputs=["risk_scores"]),
    DataNode("fraud_alerts", platform="alerting", inputs=["risk_scores"]),
])
ledger.connect()

ledger.trace("fraud_alerts")
# ['segmentation', 'fraud_scorer', 'fraud_alerts']

すべての変更は、不変のSnapshotとして記録されます。これは追記専用のイベントログであり、 何も上書きされないため、完全な履歴と任意時点の再構築が可能です。

インベントリと対話する

MCPサーバーは主要なインターフェースです。Claude（または任意のMCPエージェント）を接続してください。

pip install "model-ledger[mcp]"
claude mcp add model-ledger -- model-ledger mcp --demo

あなた： customer_featuresを廃止すると、何に影響しますか？

Claude： 3つのモデルが直接利用しており、さらに2つのモデルが間接的に利用しています。

ドキュメント

すべての情報は**block.github.io/model-ledger**にあります。 APIリファレンスはソースから生成され、すべての例はCIで実行されるため、内容が乖離することはありません。

• クイックスタート — インストールから最初の依存関係の追跡まで、60秒で完了
• コンセプト — DataNode、Snapshot、Compositeを3つの考え方で解説
• エージェント（MCP） — 8つのツールを備えたエージェントインターフェースと、実例を交えた対話記録
• コネクター — SQL、REST、GitHub、または独自のプラットフォームから検出
• バックエンド — メモリ内、SQLite、JSON、Snowflake、またはリモートHTTP
• ガバナンス — プリミティブがSR 11‑7/SR 26‑2、EU AI Act、NIST AI RMFにどう対応するか
• APIリファレンス — ソースから生成

アーキテクチャ

flowchart LR
    subgraph Sources
        C1[SQL / REST / GitHub / Prefect<br/>connectors]
    end
    subgraph Core
        L[Ledger<br/>append-only event log,<br/>point-in-time reconstruction]
        G[Dependency graph]
        V[Compliance profiles<br/>SR 11-7/SR 26-2 · EU AI Act · NIST AI RMF]
    end
    subgraph Surfaces
        S1[Python SDK]
        S2[CLI]
        S3[REST API]
        S4[MCP server · 8 tools]
    end
    B1[(in-memory · SQLite · JSON ·<br/>Snowflake · remote HTTP)]
    C1 --> L
    L --> G
    L --> V
    L --- B1
    S1 --> L
    S2 --> L
    S3 --> L
    S4 --> L

組織向け

オープンソースのコアは、検出、グラフ構築、変更追跡、ストレージ、エージェントプロトコル、 コンプライアンス検証を担います。SR 11‑7/SR 26‑2、EU AI Act Annex IV、NIST AI RMFの プロファイルはmodel_ledger.validateに含まれています。組織内のパッケージが提供するのは、 コネクター設定、社内プラットフォーム向けのカスタムコネクター、認証情報など、その上に載せる 薄いレイヤーだけです。ロジックを再実装せず、設定を薄く保ちます。

コントリビューション

CONTRIBUTING.mdをご覧ください。 すべてのコミットにDCOの署名が必要です。

セキュリティ

脆弱性を非公開で報告する方法については、SECURITY.mdをご覧ください。

ライセンス

Apache-2.0。LICENSEをご覧ください。

BlockのVignesh Narayanaswamyが作成・保守しています。