¿Para qué sirve esta implementación de soluciones de AWS?

La solución Marco de AWS MLOps le ayuda a optimizar y aplicar las prácticas recomendadas de arquitectura relativas a la generación de modelos de aprendizaje automático (ML). Esta solución consiste en un marco ampliable que brinda una interfaz estándar para la administración de canalizaciones de ML para servicios de ML de AWS y de terceros. La plantilla de la solución permite a los clientes cargar sus modelos entrenados (lo que también se conoce como utilice su propio modelo), configurar la organización de la canalización y monitorear las operaciones de esta. Esta solución potencia la agilidad y la eficiencia de su equipo al permitirles repetir a escala aquellos procesos que han tenido éxito.

Beneficios

Aproveche una canalización de machine learning configurada con anterioridad

Utilice la arquitectura de referencia de la solución para iniciar una canalización configurada con anterioridad mediante una llamada a la API o un repositorio Git.

Beneficios

Implemente de manera automática un modelo entrenado y un punto de enlace de inferencia

Utilice el marco de la solución para automatizar la canalización del monitor de modelos o la canalización de BYOM de Amazon SageMaker. Entregue un punto de enlace de inferencia con detección de desviación de modelo empaquetado como un microservicio sin servidores.

Información general sobre la implementación de soluciones de AWS

En los siguientes diagramas, se muestra la arquitectura sin servidor que puede implementar de forma automática con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.

  • Opción 1: implementación de cuenta única
  • Opción 2: implementación de cuentas múltiples
  • Opción 1: implementación de cuenta única
  • Marco de AWS MLOps | Diagrama de la arquitectura de referencia
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    Arquitectura de referencia del marco de AWS MLOps (implementación de cuenta única)

    Utilice la plantilla de cuenta única para implementar todas las canalizaciones de la solución en la misma cuenta de AWS. Esta opción es adecuada para las cargas de trabajo de producción a pequeña escala, experimentación o desarrollo.

    La plantilla de cuenta única de esta solución proporciona los siguientes componentes y flujos de trabajo:

    1. El organizador (propietario de la solución o ingeniero de DevOps) lanza la solución en la cuenta de AWS y selecciona las opciones deseadas (por ejemplo, utilizar Amazon SageMaker Registry o proporcionar un bucket de Amazon S3 existente).
    2. El organizador carga los activos requeridos para la canalización de destino (por ejemplo, artefacto modelo, datos de formación o archivo ZIP de algoritmo personalizado) en el bucket de Amazon S3 de activos. Si se utiliza Amazon SageMaker Model Registry, el organizador (o una canalización automatizada) debe registrar el modelo en Model Registry.
    3. Una instancia de AWS CodePipeline de cuenta única se aprovisiona al enviar una llamada a la API a Amazon API Gateway o al confirmar el archivo mlops-config.json en el repositorio Git. Según el tipo de canalización, la función del organizador de AWS Lambda empaqueta la plantilla de AWS CloudFormation de destino y sus parámetros o configuraciones mediante el cuerpo de la llamada a la API o el archivo mlops-config.json, y la utiliza como la etapa fuente para la instancia de AWS CodePipeline.
    4. La etapa DeployPipeline toma la plantilla empaquetada de CloudFormation y sus parámetros o configuraciones, e implementa la canalización de destino en la misma cuenta.
    5. Después de que se aprovisiona la canalización de destino, los usuarios pueden acceder a sus funcionalidades. Se envía una notificación de Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) al correo electrónico proporcionado en los parámetros de lanzamiento de la solución.
    Utilice el siguiente botón para suscribirse a las actualizaciones de la solución.

    Nota: Para suscribirse a las actualizaciones de RSS, debe disponer de un complemento de RSS habilitado para el navegador que utilice.  

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  • Opción 2: implementación de cuentas múltiples
  • Marco de AWS MLOps | Diagrama de la arquitectura de referencia
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    Arquitectura de referencia del marco de AWS MLOps (implementación de cuentas múltiples)

    Utilice la plantilla de cuentas múltiples para aprovisionar varios entornos (por ejemplo, desarrollo, prueba y producción) en diferentes cuentas de AWS, lo que mejora la gobernanza y potencia la seguridad y el control de la implementación de canalización de ML, permite experimentar de manera segura e innovar de forma más rápida, además de que mantiene las cargas de trabajo y los datos de producción seguros y disponibles para garantizar la continuidad de la empresa.

    La plantilla de cuentas múltiples de esta solución proporciona los siguientes componentes y flujos de trabajo:

    1. El organizador (propietario de la solución o ingeniero de DevOps con acceso de administrador a la cuenta del organizador) proporciona la información de AWS Organizations (por ejemplo, los números de cuenta y los ID de la unidad organizativa de desarrollo, prueba y producción). También especifican las opciones deseadas (por ejemplo, utilizar Amazon SageMaker Registry, o proporcionar un bucket S3 existente), y luego lanzan la solución en su cuenta de AWS.
    2. El organizador carga los activos requeridos para la canalización de destino (por ejemplo, artefacto modelo, datos de formación o archivo ZIP de algoritmo personalizado) en el bucket de Amazon S3 de activos en la cuenta de AWS del organizador. Si se utiliza Amazon SageMaker Model Registry, el organizador (o una canalización automatizada) debe registrar el modelo en Model Registry.
    3. Una instancia de AWS CodePipeline de cuentas múltiples se aprovisiona al enviar una llamada a la API a Amazon API Gateway o al confirmar el archivo mlops-config.json en el repositorio Git. Según el tipo de canalización, la función del organizador de AWS Lambda empaqueta la plantilla de AWS CloudFormation de destino y sus parámetros o configuraciones para cada etapa mediante el cuerpo de la llamada a la API o el archivo mlops-config.json, y la utiliza como la etapa fuente para la instancia de AWS CodePipeline.
    4. La etapa DeployDev toma la plantilla empaquetada de CloudFormation y sus parámetros o configuraciones, e implementa la canalización de destino en la cuenta de desarrollo.
    5. Una vez que se aprovisiona la canalización de destino en la cuenta de desarrollo, el desarrollador puede iterar en la canalización.
    6. Después de completar el desarrollo, el organizador (u otra cuenta autorizada) aprueba de forma manual la acción DeployStaging para pasar a la etapa DeployStaging.
    7. La etapa DeployStaging implementa la canalización de destino en la cuenta de prueba mediante la configuración de prueba.
    8. Los comprobadores realizan diferentes pruebas en la canalización implementada.
    9. Una vez que la canalización completa con éxito las pruebas de calidad, el organizador puede aprobar la acción DeployProd.
    10. La etapa DeployProd implementa la canalización de destino (con las configuraciones de producción) en la cuenta de producción.
    11. Finalmente, la canalización de destino se encuentra activa en la producción. Se envía una notificación de Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) al correo electrónico proporcionado en los parámetros de lanzamiento de la solución.

    Utilice el siguiente botón para suscribirse a las actualizaciones de la solución.

    Nota: Para suscribirse a las actualizaciones de RSS, debe disponer de un complemento de RSS habilitado para el navegador que utilice.  

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Solving with AWS Solutions: AWS MLOps Framework
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