よくある質問

Q: ソリューションでは、リアルタイム推論やバッチ推論といったオプションをどのように処理するのですか?

A: ソリューションのパイプラインをプロビジョニングするには、Amazon API Gateway への API 呼び出し、または Git リポジトリへの Git コミットの 2 つのオプションがあります。どちらのオプションでも、リアルタイム推論またはバッチ推論の設定パラメータを指定します。

リアルタイム推論の場合、パイプラインが Amazon Sagemaker モデルとエンドポイントを作成し、それを Amazon API Gateway エンドポイントに接続します。次に、その API を呼び出して、デプロイされたモデルに対してリアルタイムの推論ジョブを実行できます。

バッチ推論の場合、ユーザーがバッチ推論データの場所を示す追加のパイプラインパラメータを提供します。パイプラインがプロビジョニングを完了すると、Amazon SageMaker モデルが作成され、作成されたモデルに対してバッチ推論データが実行されます。

Q: このソリューションでは、サードパーティの CI/CD デプロイツールとの統合をどのようにサポートしていますか?

A: Amazon API Gateway への API 呼び出しを使用して、パイプラインをプロビジョニングできます。このため、CI/CD ツールをソリューションのフレームワークと統合できます。CI/CD ツールの段階で AWS MLOps フレームワークへの HTTP API 呼び出しを行うことができる限り、サードパーティの CI/CD ツールからパイプラインを操作できます。

例えば、ユーザーの CI/CD ソースコードに構築、テスト、デプロイの各段階が含まれている場合、AWS MLOps フレームワークソリューションへの HTTP API 呼び出しを行って、パイプラインをプロビジョニングし、機械学習モデルをデプロイできます。

Q: 本番でのモデルのフィードバックの仕組みを教えてください。

A: モデルをデプロイすると、Amazon Sagemaker エンドポイントを介して、モデルモニタリング、ドリフト検出、カスタム統合テストなどのさまざまな機能がサポートされます。

Q: このソリューションは、どの AWS リージョンでもデプロイできますか?

A: いいえ。このソリューションでは、AWS CodePipeline と Amazon SageMaker を使用しますが、
これらのサービスは現在、すべての AWS リージョンでご利用いただけるとは限りません。したがって、これらのサービスを提供している AWS リージョンで、このソリューションを開始する必要があります。リージョン別の利用状況に関する最新情報については、AWS のサービスのリージョン表をご参照ください。

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