この AWS ソリューション実装では、どのようなことが可能ですか?

AWS MLOps ワークフレームソリューションは、機械学習 (ML) モデル開発用のアーキテクチャのベストプラクティスを合理化および強化するのに役立ちます。このソリューションは、AWS ML サービスおよびサードパーティサービスの ML パイプラインを管理するための標準インターフェースを提供する拡張可能なフレームワークです。このソリューションのテンプレートを使用すると、トレーニング済みのモデルをアップロードし (独自のモデルを持ち込むとも呼ばれる)、パイプラインのオーケストレーションを構成し、パイプラインの運用を監視できます。このソリューションでは、成功可能なプロセスを大量に繰り返し実行できるようにすることで、チームの俊敏性と効率の向上を図ります。

利点

事前に設定された機械学習パイプラインを活用する

ソリューションのリファレンスアーキテクチャを使用して、API 呼び出しまたは Git リポジトリを介して事前構成されたパイプラインを開始する。

利点

トレーニング済のモデルと推論エンドポイントを自動的にデプロイする

ソリューションのフレームワークを使用して、モデルモニターパイプラインまたは Amazon SageMaker BYOM パイプラインを自動化します。サーバーレスマイクロサービスとしてパッケージ化されたモデルドリフト検出を備えた推論エンドポイントを提供します。

AWS ソリューション実装の概要

下の図は、ソリューションの実装ガイドと付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して、自動的にデプロイできるサーバーレスアーキテクチャを表しています。

  • オプション 1 - 単一アカウントのデプロイ
  • オプション 2 - マルチアカウントデプロイ
  • オプション 1 - 単一アカウントのデプロイ
  • AWS MLOps フレームワーク | リファレンスアーキテクチャ図
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    AWS MLOps フレームワークリファレンスアーキテクチャ (単一アカウントデプロイ)

    単一のアカウントテンプレートを使用して、ソリューションのすべてのパイプラインを同じ AWS アカウントにデプロイします。このオプションは、実験、開発、または小規模の本番ワークロードに適しています。

    このソリューションの単一アカウントテンプレートは、次のコンポーネントとワークフローを提供します。

    1. Orchestrator (ソリューション所有者もしくは DevOps エンジニア) は、AWS アカウントでソリューションを起動させ、必要なオプション (Amazon SageMaker レジストリの使用や、既存の Amazon S3 バケットの提供など) を選択します。
    2. Orchestrator は、ターゲットパイプラインに必要なアセット (モデルアーティファクト、トレーニングデータ、カスタムアルゴリズムの zip ファイルなど) を Assets Amazon S3 バケットにアップロードします。Amazon SageMaker モデルレジストリを使用している場合は、Orchestrator (または自動化パイプライン) は、モデルをモデルのレジストリに登録する必要があります。
    3. 単一アカウントの AWS CodePipeline インスタンスは、Amazon API Gateway に API 呼び出しを送信するか、mlops-config.json ファイルを Git リポジトリにコミットすることでプロビジョニングされます。パイプラインのタイプに応じて、Orchestrator の AWS Lambda 関数は、API 呼び出しの本文または mlops-config.json ファイルを使用してターゲット AWS CloudFormation テンプレートとそのパラメータ/設定をパッケージ化し、AWS CodePipeline インスタンスのソースステージとして使用します。
    4. DeployPipeline ステージは、パッケージ化された CloudFormation テンプレートとそのパラメータ/構成を取得し、ターゲットパイプラインを同じアカウントにデプロイします。
    5. ターゲットパイプラインがプロビジョニングされた後、ユーザーはその機能にアクセスできます。Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 通知は、ソリューションの起動パラメータで提供される E メールに送信されます。
    下のボタンをクリックして、ソリューションの更新を登録してください。

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  • オプション 2 - マルチアカウントデプロイ
  • AWS MLOps フレームワーク | リファレンスアーキテクチャ図
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    AWS MLOps フレームワークリファレンスアーキテクチャ (マルチアカウントデプロイ)

    マルチアカウントテンプレートを使用して、異なる AWS アカウント間で複数の環境 (開発、ステージング、本番環境など) をプロビジョニングします。これにより、ガバナンスが向上し、ML パイプラインのデプロイのセキュリティと制御が向上し、安全な実験と迅速なイノベーションが提供され、本番データとワークロードが安全で利用可能に保たれるだけでなく、ビジネスの継続性が確保されます。

    このソリューションのマルチアカウントテンプレートは、次のコンポーネントとワークフローを提供します。

    1. Orchestrator (ソリューション所有者またはオーケストレータアカウントへの管理者アクセス権を持つ DevOps エンジニア) は、AWS Organizations 情報 (開発、ステージング、本番組織のユニット ID とアカウント番号など) を提供します。また、必要なオプション (Amazon SageMaker レジストリの使用や、既存の Amazon S3 バケットの提供など) を特定した後、それぞれの AWS アカウントでソリューションを起動させます。
    2. Orchestrator は、ターゲットパイプラインに必要なアセット (モデルアーティファクト、トレーニングデータ、カスタムアルゴリズムの zip ファイルなど) を AWS Orchestrator アカウントの Assets Amazon S3 バケットにアップロードします。Amazon SageMaker モデルレジストリを使用している場合は、Orchestrator (または自動化パイプライン) は、モデルをモデルのレジストリに登録する必要があります。
    3. マルチアカウントの AWS CodePipeline インスタンスは、Amazon API Gateway に API 呼び出しを送信するか、mlops-config.json ファイルを Git リポジトリにコミットすることでプロビジョニングされます。パイプラインのタイプに応じて、Orchestrator の AWS Lambda 関数は、API 呼び出しの本文または mlops-config.json ファイルを使用して、各ステージのターゲット AWS CloudFormation テンプレートとそのパラメータ/設定をパッケージ化し、AWS CodePipeline インスタンスのソースステージとして使用します。
    4. DeployDev ステージは、パッケージ化された CloudFormation テンプレートとそのパラメータ/構成を取得し、ターゲットパイプラインを開発アカウントにデプロイします。
    5. ターゲットパイプラインが開発アカウントにプロビジョニングされた後、デベロッパーはパイプラインを反復処理できます。
    6. 開発が終了した後、Orchestrator (または許可された別のアカウント) は、DeployStaging アクションを手動で承認して DeployStaging ステージに移動します。
    7. DeployStaging ステージは、ステージング構成を使用して、ターゲットパイプラインをステージングアカウントにデプロイします。
    8. テスターは、デプロイされたパイプラインでさまざまなテストを実行します。
    9. パイプラインが品質テストに合格した後、Orchestrator は DeployProd アクションを承認できます。
    10. DeployProd ステージは、ターゲットパイプライン (本番構成を含む) を本番アカウントにデプロイします。
    11. 最後に、ターゲットパイプラインは本番環境で稼働しています。Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 通知は、ソリューションの起動パラメータで提供される E メールに送信されます。

    下のボタンをクリックして、ソリューションの更新を登録してください。

    注意: RSS 更新を購読するには、使用しているブラウザで RSS プラグインを有効にする必要があります。 

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