概要
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機械学習オペレーション (MLOps) ワークロードオーケストレーターは、機械学習モデルのデプロイを効率化し、スケーラビリティ、信頼性、効率性に関するベストプラクティスを適用します。この AWS ソリューションは、AWS 機械学習とサードパーティサービス全体の機械学習パイプラインを管理するための標準インターフェイスを備えた拡張可能なフレームワークです。
このソリューションには、AWS CloudFormation テンプレートが含まれています。このテンプレートにより、モデルトレーニング、事前トレーニング済みモデルのアップロード (Bring Your Own Model、または BYOM とも呼ばれる)、パイプラインオーケストレーション構成、パイプライン運用の監視が可能になります。このソリューションを導入することで、チームは俊敏性と効率を高め、成功したプロセスを大規模に繰り返すことができます。
メリット
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API コールまたは Amazon S3 バケットを使用して、事前設定されたパイプラインを開始します。
Amazon SageMaker BYOM を使用してモデルモニタリングを自動化し、ドリフト検出機能を備えたサーバーレス推論エンドポイントを提供します。
Amazon SageMaker Model Dashboard を使用して、モデル、エンドポイント、モデルカード、バッチ変換ジョブなど、すべての Amazon SageMaker リソースを表示、検索、調べることができます。
技術的な詳細情報
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このアーキテクチャは、実装ガイドと付属する AWS CloudFormation テンプレートを使用して自動的にデプロイできます。さまざまなユースケースとビジネスニーズをサポートするために、このソリューションでは 2つの AWS CloudFormation テンプレートが提供されています:
- 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。
- 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、ガバナンスが改善され、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、安全な実験とより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かつ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。
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オプション 1 - 単一アカウントのデプロイ
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オプション 2 - マルチアカウントデプロイ
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オプション 1 - 単一アカウントのデプロイ
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ステップ 1
オーケストレーターは、DevOps エンジニアでも別のタイプのユーザーでもかまいませんが、自分の AWS アカウントでこのソリューションを起動し、希望するオプションを選択します。たとえば、Amazon SageMaker モデルレジストリや既存の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットを使用できます。
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オプション 2 - マルチアカウントデプロイ
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ステップ 1
オーケストレーターは、DevOps エンジニアでも、オーケストレーターアカウントへの管理者権限を持つ別のユーザーでもかまいませんが、開発、ステージング、プロダクションの組織単位 ID やアカウント番号などの AWS Organizations 情報を提供します。
関連コンテンツ
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Cognizant は、AWS パートナーソリューションアーキテクトと AWS ソリューションライブラリチームと協力し、MLOps ワークロードオーケストレーターソリューションの上に、MLOps Model Lifecycle Orchestrator ソリューションを構築しています。
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- ヘッドライン
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Digital Natives & Startups
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Artificial Intelligence
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Analytics
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- 公開日
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- バージョン: 2.2.3
- リリース: 12/2024年 6 月
- 作成者: AWS
- 推定デプロイ時間: 3 分
- 推定費用: 詳細を見る