Tại sao nên sử dụng Amazon SageMaker với MLflow?
Amazon SageMaker cung cấp tính năng MLflow được quản lý cho thử nghiệm công nghệ máy học (ML) và AI tạo sinh. Tính năng này giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng sử dụng MLflow trên SageMaker để đào tạo, đăng ký và triển khai mô hình. Quản trị viên có thể nhanh chóng thiết lập môi trường MLflow an toàn và có quy mô linh hoạt trên AWS. Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ML có thể theo dõi hiệu quả các thử nghiệm ML và tìm ra mô hình phù hợp cho một vấn đề kinh doanh.
Lợi ích của Amazon SageMaker với MLflow
Theo dõi thử nghiệm từ mọi nơi
Thử nghiệm ML được thực hiện trong các môi trường đa dạng, bao gồm sổ tay cục bộ, IDE, mã đào tạo dựa trên đám mây hoặc IDE được quản lý trong Studio Amazon SageMaker. Với SageMaker AI và MLflow, bạn có thể sử dụng môi trường ưa thích của mình để đào tạo các mô hình, theo dõi thử nghiệm trong MLflow và khởi chạy giao diện người dùng MLflow trực tiếp hoặc thông qua Studio SageMaker nhằm mục đích phân tích.

Cộng tác trong quá trình thử nghiệm mô hình
Hợp tác nhóm hiệu quả là điều cần thiết đối với các dự án khoa học dữ liệu thành công. SageMaker Studio cho phép bạn quản lý và truy cập Máy chủ theo dõi MLflow và thử nghiệm, cho phép các thành viên trong nhóm chia sẻ thông tin và đảm bảo kết quả thử nghiệm nhất quán, giúp quá trình cộng tác dễ dàng hơn.

Đánh giá thử nghiệm
Việc xác định mô hình tốt nhất từ nhiều lần lặp đòi hỏi phải phân tích và so sánh hiệu năng của mô hình. MLflow cung cấp các hình ảnh trực quan như biểu đồ phân tán, biểu đồ cột và biểu đồ để so sánh các lần lặp lại đào tạo. Ngoài ra, MLflow cho phép đánh giá các mô hình để tìm kiếm sự sai lệch và công bằng.

Quản lý tập trung các mô hình MLflow
Nhiều nhóm thường sử dụng MLflow để quản lý các thí nghiệm của họ, chỉ có một số mô hình trở thành ứng viên cho sản xuất. Các tổ chức cần một cách dễ dàng để theo dõi tất cả các mô hình ứng viên để đưa ra quyết định sáng suốt về mô hình nào sẽ chuyển sang bước sản xuất. MLflow tích hợp liền mạch với Sổ đăng ký mô hình của SageMaker, cho phép các tổ chức xem các mô hình của họ đã đăng ký trong MLflow tự động xuất hiện trong Sổ đăng ký mô hình của SageMaker, đi kèm với Thẻ mô hình SageMaker để quản trị. Sự tích hợp này cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML sử dụng các công cụ riêng biệt cho các tác vụ tương ứng của họ: MLflow cho thử nghiệm và Sổ đăng ký mô hình của SageMaker để quản lý vòng đời sản xuất với dòng mô hình toàn diện.

Triển khai Mô hình MLflow cho các điểm cuối SageMaker
Việc triển khai các mô hình từ MLflow đến Điểm cuối SageMaker diễn ra liền mạch, loại bỏ nhu cầu xây dựng các bộ chứa tùy chỉnh để lưu trữ mô hình. Sự tích hợp này cho phép khách hàng tận dụng các bộ chứa suy luận được tối ưu hóa của SageMaker, đồng thời vẫn giữ lại trải nghiệm thân thiện với người dùng của MLflow trong việc tạo bản ghi và đăng ký mô hình.
