常见问题

问:解决方案如何处理实时和批量推理选项?

答:用户有两种选项来预置解决方案管道:对 Amazon API Gateway 的 API 调用,以及对 Git 存储库的 Git 提交。在两种选项中,用户需为实时或批量推理指定配置参数。

对于实时推理,管道将创建 Amazon Sagemaker 模型终端节点,随即将其连接到 Amazon API Gateway 终端节点。用户随之可以调用该 API 以针对部署的模型运行实时推理作业。

对于批量推理,用户将提供一个用于指示批量推理数据位置的额外管道参数。完成预置后,管道将创建一个 Amazon SageMaker 模型,然后针对创建的模型运行批量推理数据。

问:该解决方案如何支持与第三方 CI/CD 部署工具集成?

答:用户可使用对 Amazon API Gateway 的 API 调用预置一个管道,然后他们就可以将其 CI/CD 工具与解决方案框架集成。只要 CI/CD 工具中的阶段能够对 AWS MLOps 框架进行 HTTP API 调用,那么用户就可以通过第三方 CI/CD 工具来操作管道。

例如,如果用户的 CI/CD 源代码包含构建、测试和部署阶段,那么他们就可以对 AWS MLOps 框架解决方案进行 HTTP API 调用,以预置管道并部署其机器学习模型。

问:生产中的模型的反馈机制是什么?

答:部署模型后,其通过 Amazon Sagemaker 终端节点支持模型监控、偏差检测和自定义集成测试等一系列功能。

问:能否在任意 AWS 区域内部署此解决方案?

答:否。该解决方案使用 AWS CodePipeline 和 Amazon SageMaker 服务,
这些服务目前并非在所有 AWS 区域可用。因此,您必须在支持此类服务的 AWS 区域内发布此解决方案。有关各区域的最新可用性信息,请参阅 AWS 服务区域表

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