Perguntas frequentes

P: Como a solução lida com opções de inferência em lote e tempo real?

R: Os usuários têm duas opções para provisionar o pipeline da solução: chamadas de API para um Amazon API Gateway ou confirmações do Git em um repositório Git. Em ambas as opções, o usuário especifica um parâmetro de configuração para inferência em tempo real ou em lote.

Para inferências em tempo real, o pipeline cria um modelo e um endpoint do Amazon Sagemaker e, em seguida, conecta-o a um endpoint do Amazon API Gateway. O usuário pode então chamar essa API para executar trabalhos de inferência em tempo real no modelo implantado.

Para inferências em lote, o usuário fornece um parâmetro de pipeline extra que indica a localização dos dados de inferência em lote. Quando o pipeline terminar o provisionamento, ele criará um modelo do Amazon SageMaker e, em seguida, executará os dados de inferência em lote no modelo criado.

P: Como a solução oferece suporte à integração com ferramentas de implantação de CI/CD de terceiros?

R: Os usuários podem provisionar um pipeline usando chamadas de API para o Amazon API Gateway, o que permite a integração de suas ferramentas de CI/CD com a estrutura da solução. Os usuários podem operar o pipeline a partir da ferramenta de CI/CD de terceiros, desde que os estágios na ferramenta de CI/CD sejam capazes de fazer chamadas de API HTTP para a AWS MLOps Framework.

Por exemplo, se o código-fonte de CI/CD de um usuário contiver estágios de compilação, teste e implantação, o usuário poderá fazer uma chamada de API HTTP para a solução AWS MLOps Framework com o objetivo de provisionar um pipeline e implantar seu modelo de machine learning.

P: Quais são os mecanismos de feedback para um modelo em produção?

R: Depois que o modelo é implantado, ele oferece suporte a uma variedade de recursos, como monitoramento de modelos, detecção de desvios e testes de integração personalizados por meio do Amazon Sagemaker Endpoint.

P: Posso implantar essa solução em qualquer Região da AWS?

R: Não. Essa solução usa os serviços AWS CodePipeline e Amazon SageMaker,
que não estão disponíveis atualmente em todas as regiões da AWS. Portanto, você deve executar essa solução em uma Região da AWS na qual esses serviços estejam disponíveis. Para conhecer a disponibilidade mais atual por Região, consulte a Tabela de regiões de serviços da AWS.

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