Преимущества MLOps в Amazon SageMaker
Amazon SageMaker предоставляет специализированные инструменты для операций машинного обучения (MLOps), которые помогают автоматизировать и стандартизировать процессы на протяжении всего цикла машинного обучения. Используя инструменты MLOps в SageMaker, вы можете легко обучать, тестировать, устранять неполадки, развертывать модели машинного обучения и управлять ими в любом масштабе, чтобы повысить производительность специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения при сохранении производительности моделей в производственной среде.
Как это работает

Преимущества SageMaker MLOps
Ускорьте разработку моделей
Предоставление стандартизированных сред анализа данных
Стандартизация сред разработки машинного обучения повышает производительность специалистов по обработке данных и, в конечном итоге, темпы инноваций, упрощая запуск новых проектов, ротацию специалистов по обработке данных между проектами и внедрение передовых практик машинного обучения. В Проектах Amazon SageMaker предлагаются шаблоны для быстрого предоставления стандартизированным средам специалистов по обработке данных проверенных и современных инструментов и библиотек, репозиториев системы управления исходным кодом, шаблонного кода и конвейеров CI/CD.
Прочтите руководство для разработчиков по автоматизации MLOps с помощью проектов SageMaker

Совместная работа в MLflow для экспериментов машинного обучения
Построение моделей машинного обучения представляет собой итеративный процесс, включающий обучение сотен моделей для поиска оптимальных алгоритмов, архитектур и параметров, обеспечивающих максимальную точность модели. MLflow позволяет отслеживать входные и выходные данные итераций в процессе обучения, что улучшает повторяемость и способствует совместной работе между специалистами по обработке и анализу данных. Благодаря полностью управляемым возможностям MLflow вы можете создавать отдельные серверы отслеживания MLflow для каждого отдела, что способствует эффективному сотрудничеству при выполнении экспериментов машинного обучения.
Amazon SageMaker с MLflow управляет всеми этапами жизненного цикла машинного обучения, упрощая эффективное обучение моделей, отслеживание экспериментов и улучшая воспроизводимость в разных фреймворках и средах. Вам предоставляется единый интерфейс, в котором можно визуализировать выполняемые задания обучения, предоставлять эксперименты коллегам в общий доступ и развертывать модели прямо из экспериментов.
Эффективное управление экспериментами машинного обучения с помощью MLflow

Автоматизируйте рабочие процессы настройки модели генеративного ИИ
С помощью Конвейеров Amazon SageMaker можно автоматизировать обучение моделей, настройку, оценку эффективности работы, развертывание и обработку данных в комплексном рабочем процессе машинного обучения. Создайте собственную модель или настройте базовую модель в SageMaker Jumpstart всего за несколько действий в визуальном редакторе Pipelines. Можно настроить автоматический запуск Конвейеров SageMaker через регулярные промежутки времени или при возникновении определенных событий (например, при появлении новых данных для обучения в S3).

С легкостью развертывайте модели и управляйте ими в производстве
Быстро воспроизводите свои модели для устранения неполадок
Часто требуется воспроизвести модели в рабочей среде, чтобы устранить неполадки в их поведении и определить первопричину. Чтобы помочь вам в этом, Amazon SageMaker регистрирует каждый этап рабочего процесса, создавая журнал аудита артефактов модели, таких как обучающие данные, настройки конфигурации, параметры модели и обучающие градиенты. Используя отслеживание рабочих процессов, вы можете воссоздать модели для устранения потенциальных пробле