【AWS 認證】EP10: MLOps CI/CD 實務：SageMaker Model Registry 與 CodePipeline 自動化管線 (Task 3.3)

歡迎來到 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C02) 認證準備系列影片 EP10！ 本集影片專為欲考取 MLA-C02 認證的雲端機器學習工程師設計，深入拆解 Domain 3 的自動化大關——Task 3.3 自動化協調與 CI/CD。我們將詳細解析 SageMaker Model Registry 模型版本控制與審核 (Approved/Rejected) 流程、AWS CodePipeline / CodeBuild / Step Functions 端到端 CI/CD 自動化管線建置、Prompt 版本控制、微調模型發布與 Bedrock Knowledge Base 自動刷新管線，以及自動化測試、Rollback 回復與 Re-training 再訓練觸發機制！ ─ 時間章節 (時長 6:18) 主題：【AWS 認證】EP10: MLOps CI/CD 實務：SageMaker Model Registry 與 CodePipeline 自動化管線 (Task 3.3) ⏱️ 時間章節 (Timestamps) 00:00 開場與 EP10 主題簡介 00:40 Task 3.3 核心範疇：MLOps 自動化協調與 CI/CD 管線架構 01:45 SageMaker Model Registry 模型版本控制與審核 (Approved/Rejected) 流程 02:55 AWS CodePipeline / CodeBuild / Step Functions 端到端 CI/CD 自動化 04:10 Prompt 版本控制、Bedrock KB 自動刷新與 Agent 協調管線 05:15 自動化測試、Rollback 回復與 Re-training 自動重訓觸發機制 05:45 本集重點總結與 EP11 預告 ─ 💡 本集核心重點 (Key Highlights) 1. 模型版本控制 (Model Registry)： 使用 SageMaker Model Registry 集中管理模型 Package，實施 Approved / Rejected 狀態審核門禁。 2. CI/CD 與事件驅動自動化： 結合 EventBridge 監聽模型狀態變更，自動觸發 AWS CodePipeline 與 Step Functions 進行 Staging 與 Production 環境部署。 3. LLM & Agent 資產管線： 實現 Prompt 模板版本控制、Agent 動作組（Action Groups）升級與 Bedrock Knowledge Base 自動向量刷新管線。 4. 災難復原與自動重訓： 配置自動化 Integration Tests、Rollback 部署回復機制，以及基於 Model Monitor 告警的 Re-training 自動重訓閉環。 ─ #AWS #MLAC02 #AWS認證 #MachineLearning #MLOps #SageMakerModelRegistry #CodePipeline #StepFunctions #PromptCI/CD #GenerativeAI