Domande frequenti

D: In che modo la soluzione gestisce le opzioni di inferenza in batch e in tempo reale?

R: Gli utenti hanno due opzioni per il provisioning di pipeline della soluzione: chiamate API ad Amazon API Gateway o commit Git o repository Git. In entrambe le opzioni, l'utente specifica un parametro di configurazione per un'inferenza in batch o in tempo reale.

Per le inferenze in tempo reale, la pipeline crea un modello e un endpoint Amazon Sagemaker, quindi lo collega a un endpoint di Amazon API Gateway. L'utente può quindi chiamare quell'API per eseguire processi di inferenza in tempo reale sul modello distribuito.

Per le inferenze in batch, l'utente fornisce un parametro di pipeline extra che indica la posizione dei dati di inferenza in batch. Quando la pipeline ha terminato il processo di provisioning, crea un modello Amazon SageMaker, quindi esegue i dati di inferenza in batch rispetto al modello creato.

D: In che modo la soluzione supporta l'integrazione con strumenti di distribuzione CI/CD di terze parti?

R: Gli utenti possono effettuare il provisioning di una pipeline utilizzando chiamate API ad Amazon API Gateway, che gli permette di integrare gli strumenti CI/CD con il framework della soluzione. Gli utenti possono utilizzare la pipeline dallo strumento CI/CD di terze parti finché i passaggi nello strumento CI/CD sono in grado di effettuare chiamate API HTTP alla soluzione.

Ad esempio, se un codice sorgente CI/CD di un utente contiene i passaggi di creazione, testing e distribuzione, gli utenti possono effettuare una chiamata API HTTP alla soluzione per effettuare il provisioning della pipeline e distribuire il modello di machine learning.

D: Quali sono i meccanismi di feedback per un modello in produzione?

R: Dopo la distribuzione, il modello supporta una gamma di caratteristiche come il monitoraggio del modello, il rilevamento della deriva e test di integrazione personalizzati tramite endpoint di Amazon Sagemaker.

D: Posso distribuire questa soluzione in qualsiasi Regione AWS?

R: No. Questa soluzione utilizza i servizi AWS CodePipeline e Amazon SageMaker,
che al momento non sono disponibili in tutte le Regioni AWS. Pertanto, devi avviare questa soluzione in una Regione AWS in cui sono disponibili questi servizi. Per conoscere la disponibilità più recente in base alla Regione, consulta l'elenco dei servizi regionali AWS.

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