Amazon SageMaker est un service entièrement géré que vous pouvez utiliser pour préparer des données et créer, former et déployer des modèles de machine learning. Ce service convient à tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés.
SageMaker fournit des outils spécialement conçus pour MLOps afin d'automatiser les processus tout au long du cycle de vie du machine learning. En utilisant les outils Sagemaker pour MLOps, vous pouvez rapidement atteindre une maturité MLOps de niveau 2 à l'échelle.
Voici les principales fonctionnalités de SageMaker que vous pouvez utiliser :
Utilisez SageMaker Experiments pour assurer le suivi des artefacts liés à vos travaux de formation de modèles, comme des paramètres, des métriques et des jeux de données.
Configurez les SageMaker Pipelines pour qu'ils s'exécutent automatiquement, à intervalles réguliers ou lorsque certains événements sont déclenchés.
Utilisez le Registre des modèles SageMaker pour suivre les versions des modèles. Vous pouvez également suivre leurs métadonnées, telles que le regroupement de cas d'utilisation et les lignes de base des indicateurs de performance des modèles dans un référentiel central. Vous pouvez utiliser ces informations pour choisir le meilleur modèle en fonction des besoins de votre entreprise.
Commencez à utiliser MLOps sur Amazon Web Services (AWS) en créant un compte dès aujourd'hui.