Dans les projets d'apprentissage automatique (ML), la transition de l'expérimentation au déploiement de la production présente de nombreux défis, notamment des flux de travail fragmentés, des processus incohérents et des difficultés de mise à l'échelle. Ces obstacles entraînent souvent des retards de projet et une augmentation des coûts opérationnels. L'intégration efficace des outils MLOPS avec les plates-formes cloud peut résoudre ces problèmes en créant des processus de développement plus cohérents, en permettant l'automatisation et en résolvant des problèmes d'évolutivité. Ce guide explore comment combiner Kitops et Amazon Sagemaker pour créer un flux de travail ML efficace.
Kitops est un outil open-source conçu pour aider les développeurs à gérer les flux de travail d'apprentissage automatique grâce à des capacités de normalisation, de versioning et de partage. Ces fonctionnalités facilitent la collaboration d'équipe et peuvent aider à rationaliser les cycles de développement ML.
Amazon Sagemaker fournit un ensemble complet d'outils basés sur le cloud pour construire, former et déployer des modèles ML. Ses capacités incluent les magasins de fonctionnalités, les options de formation distribuées et les infrastructures pour créer des points de terminaison de prédiction qui permettent aux ingénieurs ML de faire évoluer efficacement leurs pipelines.
Lorsque ces deux technologies sont utilisées ensemble, les organisations peuvent:
Cet article fournit un guide étape par étape pour mettre en œuvre Amazon Sagemaker et Kitops avec ModelKits (faisceaux d'artefacts reproductibles) pour former, déployer et partager efficacement les modèles ML.
Pour configurer Amazon Sagemaker, vous devrez vous connecter à Amazon Web Services (AWS) et ouvrir Amazon Sagemaker AI.
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Ensuite, sur le panneau de gauche, cliquez sur "Studio". Si vous avez déjà configuré un studio, vous pourrez l'ouvrir en cliquant sur le bouton Ouvrir Studio. Sinon, vous verrez une option pour en créer une nouvelle.
Lors de la configuration, fournissez un nom et un stockage descriptif pour l'instance de studio.
Une fois que vous...
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